改进的核相关滤波器目标跟踪算法

针对传统单目标的核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标尺度变化的跟踪中存在的问题,提出了一种基于相关滤波器(CF)和尺度金字塔的多尺度核相关滤波器(SKCF)跟踪算法。首先通过传统KCF跟踪算法中分类器的响应计算当前目标是否受到遮挡,在未受到遮挡的情况下,对当前目标建立尺度金字塔;然后通过相关滤波器求取尺度金字塔的最大响应得到当前目标尺度信息;最后使用新目标图像为训练样本更新目标的外观模型和尺度模型。与核化的结构化输出(Struck)算法、KCF算法、跟踪-学习-检测(TLD)算法和多示例学习(MIL)算法进行对比,实验结果表明,所提出的多尺度核相关滤波器(SKCF)跟踪算法在五种算法中精确度和重合度都取到最高值。所提算法能够广泛应用于目标跟踪领域,对目标进行准确的跟踪。     

基于快速判别式尺度估计的核相关滤波方法

针对核相关滤波（KCF）算法无法对视频序列中目标尺度变化作出响应的问题，提出一种基于快速判别式多尺度估计的核相关滤波跟踪算法。首先，使用核相关滤波器来估计目标位置；然后，通过使用一组不同尺度的目标样本来在线学习快速判别式尺度滤波器；最后，在目标位置应用学习的尺度滤波器来获得目标尺寸的准确估计。选取Visual Tracker Benchmark视频序列集进行实验，并与基于判别式尺度空间跟踪（DSST）的KCF算法和传统KCF算法进行对比，结果表明，在目标尺度发生变化时，所提算法在跟踪精度上提高了2.2%至10.8%；并且在平均帧率上，所提算法比DSST的KCF算法提高了19.1%至68.5%，表明该算法对目标尺度变化有很强的适应能力和较高的实时性。     

尺度自适应的核相关滤波跟踪器

为了解决核相关滤波（KCF）跟踪器中目标尺度固定的问题,提出了一种尺度自适应的跟踪方法。首先利用Lucas-Kanade光流法跟踪相邻视频帧之间特征点的运动,引入前向后向跟踪方法保留可信特征点;其次将可信点用于尺度变化估计;然后将尺度估计应用到可调高斯窗上;最后运用前向后向跟踪算法来判断目标是否处于被遮挡状态,修改了模板更新策略。解决了核跟踪滤波器中目标尺度固定的限制,使得跟踪器更具鲁棒性与准确性。在目标跟踪视频集上测试算法效果。实验结果表明,所提算法在成功率图与精确度图排名上均优于原KCF、TLD、Struck算法。与原方法相比,改进后的方法能更好地适用于有尺度变化与遮挡的跟踪。     

基于机器视觉的打磨工件跟踪方法研究

为克服在自动化生产中跟踪打磨工件时受尺度变化、部分遮挡等因素影响跟踪效果的问题,提出了一种基于机器视觉的打磨工件长时间目标跟踪算法。该算法对传统的KCF目标跟踪算法做了尺度估计、质心位置预测和质心修正重定位的改进,首先在与传统KCF算法结合的基础上,计算出运动目标质心位置的同时引进尺度金字塔来进行目标尺度估计;然后提出一种质心位置预测方法估计其质心运动;最后为了防止目标丢失使用质心修正重定位方法进行质心重定位,提高了跟踪的稳定性。实验证明,在工件发生尺度变化、部分遮挡等的情况下,本文方法具有良好的检测效果,并具有较强的鲁棒性。     

运动状态与尺度估计的核相关目标跟踪方法

视觉跟踪在视频智能监控和机器人等领域有着广泛应用。基于相关滤波分类器,提出了具有运动状态估计和目标尺度估计的视觉目标跟踪方法。该方法将粒子滤波与核相关滤波方法相结合,首先估算运动目标的位置,然后执行尺度相关滤波器来估算目标的尺度,以使算法对尺度变化的运动目标具有更强的适应能力。该方法在传统的KCF跟踪算法的基础上引入了一种基于概率的运动状态估计方法,可以获得更加稳定的目标信息,并减少背景干扰信息的引入,从而在复杂场景下具有更强的抗干扰性。使用benchmark数据集对所提方法进行了测试实验,并和其他已有的若干视觉跟踪方法进行了对比实验,结果验证了所提算法的高效性,且所提方法在目标尺度变化、光照变化、姿态变化、部分遮挡、旋转及快速运动等复杂情况下均有较强的适应性。     

结合帧差法的尺度自适应核相关滤波跟踪

为处理复杂应用场景下核相关滤波器跟踪效果不理想的问题,提出了一种结合帧差法的尺度自适应核相关滤波跟踪算法。在训练得到相关滤波器后,借助帧差法来处理下一帧图像,获得目标的预测位置,扩充算法的检测区域;然后通过尺度池构建多尺度待检测图像块集,通过相关滤波器来求得最大响应,估计出目标的最佳位置和最佳尺度;最后利用平均峰值相关能量(average peak-to correlation energy,APCE)作为跟踪置信度指标,引入高置信度更新机制,在目标被遮挡时,停止更新模型,防止误差被积累,提高正确率。在OTB100数据集上与若干视觉跟踪算法进行了对比实验,改进算法的成功率和距离精度均表现最优,比KCF算法高出21.7个百分点和12.0个百分点。该算法在目标快速运动、尺度变化、遮挡等复杂场景下,均具有较强的精确性和鲁棒性。     

抗遮挡与尺度自适应的改进KCF跟踪算法

核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法在目标发生尺度变化或受长时间遮挡时无法实现准确跟踪.对此,提出一种融合窗口滤波的抗遮挡尺度自适应的目标跟踪算法.首先,利用快速尺度估计对跟踪目标进行尺度变换;然后,当检测到目标受到遮挡时停止对分类器模型的更新,融合加权窗口滤波器对目标位置进行预测,并利用预测信息修正目标跟踪区域;最后,将所提出算法移植到DJI Guidance视觉平台上并为其设计跟踪实验.实验结果表明,该算法能够有效解决目标尺度变化与目标受遮挡等跟踪问题.     

结合改进角点检测的优化核相关滤波方法

通常,核相关滤波（KCF）算法易受遮挡等实际检测情况的影响。为使跟踪结果更为准确,提出了结合改进角点检测的优化核相关滤波方法。由自适应Harris角点数量适宜且鲁棒性强的特点,解决了广义霍夫算法提取冗余边缘点速度慢,以及因光照变化导致的边缘点提取不完整的问题。同时,自适应阈值法的引入将噪声对角点提取的影响降为最低。将目标分块并对每一目标子块单独跟踪,由子块间相对位置解决KCF算法在尺度发生变化时目标易丢失的问题。此外,对学习率参数进行了自适应更新,降低了KCF算法的学习率,减少了在目标被遮挡时的模型更新误差。结合交并比与匈牙利算法关联多个目标,逐一取出对应坐标并由广义霍夫算法描绘的目标轮廓得出最终位置,抑制了目标快速运动时KCF算法的漂移现象。实验表明,所提方法有效提高了目标跟踪的可靠性。     

引入目标分块模型的核相关滤波目标追踪算法

为了降低目标追踪过程中光照变化、尺度变化、局部遮挡等因素的影响,提出一种引入目标分块模型的核相关滤波（KCF）目标追踪算法。首先,通过融合方向梯度直方图特征和色名属性特征来更好地表征目标;其次,通过构建尺度金字塔对目标进行尺度预测;最后,利用特征响应图的峰值旁瓣比值检测遮挡,并通过引入高置信度分块重定位模块和模型自适应动态更新来处理局部遮挡问题。在多个数据集上与当前多个主流算法进行对比实验,实验结果表明,所提算法具有最高精度和成功率,且比KCF算法分别提升了11.89%和15.24%,表明所提算法在应对光照变化、尺度变化、局部遮挡等因素时具有更强的鲁棒性。     

基于改进的核相关滤波器的目标跟踪算法

针对传统的KCF(核相关滤波器)目标跟踪算法在严重遮挡情况下出现目标跟踪漂移和丢失的问题,提出了一种改进的KCF目标跟踪算法.在传统的算法上增加了遮挡判断,如没有出现遮挡,则用KCF进行跟踪;若发生遮挡则用粒子滤波进行预测,然后把预测位置送给KCF算法.最后OTB-13的测试库选择David2、David3和Soccer视频遮挡序列进行跟踪测试,跟踪结果表明了改进方法的有效性;然后选择50组视频序列比较算法的有效性,相比传统的KCF算法,其跟踪精度和成功率分别提高了6.1％和2.9％.在目标发生严重遮挡时,该算法具有良好的鲁棒性.