基于背景感知与快速尺寸判别的相关滤波跟踪算法

作     者：王永雄 冯汉 WANG Yongxiong;FENG Han

作者机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海康复器械工程技术研究中心上海200093 

基　　金：国家自然科学基金(61673276 61603255)资助项目 

出 版 物：《数据采集与处理》 (Journal of Data Acquisition and Processing)

年 卷 期：2020年第35卷第2期

页      码：344-353页

摘      要：背景感知相关滤波(Background-aware correlation filters,BACF)算法有效地解决了相关滤波类跟踪算法中的边界效应问题,提升了训练样本集的质量和数量,能够精确估计目标的位置变化,从而提高了跟踪器的性能。然而为了检测尺度变化,BACF算法通过多次重复计算不同尺度的目标区域,严重影响了跟踪速度。本文在BACF算法的基础上,采用平移加尺度滤波的思想,设计独立的一维尺度滤波器,与BACF算法无缝结合。只需预测一次目标的位置变化,再利用尺度滤波器预测目标尺度变化。因为两个滤波器单独训练、局部优化,尺度滤波器计算量远小于BACF算法,所以本文算法在保证精准预测目标尺度变化的同时极大提升目标的跟踪速度。实验结果表明:与BACF算法相比,本文算法在不损失跟踪精度的基础上提高约75%的跟踪速度。

主 题 词：目标跟踪 相关滤波 尺度自适应 边界效应 

学科分类：0810[工学-土木类] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16337/j.1004-9037.2020.02.016

馆 藏 号：203908054...