实时目标跟踪中自适应尺度计算

实时目标跟踪中自适应尺度计算

侯小毛1，王淑娟2，徐仁伯3

【摘 要】为能够更好地解决复杂视频中目标的大尺度变化问题，提出一个在跟踪检测框架下的尺度计算算法。主要把目标分为4部分，分别计算它们的尺度因子，通过基于颜色属性的核相关滤波找出各部分最大响应位置。为解决定位不准确的问题，采用加权系数移除异常匹配点，将常规分类器所期望的训练输出转换成其它可操作的形式。仿真结果表明，该算法性能胜过其它现有算法，能够达到实时处理的要求。 【期刊名称】计算机工程与设计 【年(卷),期】2017(038)005 【总页数】5

【关键词】相关滤波；实时目标跟踪；尺度计算；核变换；加权系数；颜色属性

【文献来源】

https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_computer-engineering-

design_thesis/0201240816083.html

0 引 言

近年来，基于检测的跟踪算法[1-11]显示出极好的跟踪性能。这些跟踪算法通过把目标跟踪定位的任务转换成一个分类问题。其决策边界是利用已被标注好的目标与背景图像块在线训练判别“目标/背景”的二元分类器获得。通过分析核空间的相关滤波特性，Herique等提出基于核化循环结构的跟踪算法(CSK)，其跟踪速度是所有跟踪算法中最高的。CSK跟踪算法仅仅以光灰度信息为基础，并使用核相关滤波跟踪算法中的方向梯度直方图来进一步改进其跟踪性能。在