全景视觉非线性核相关滤波目标跟踪技术

为了实现全景视觉下目标跟踪,本文提出了基于非线性核相关滤波的全景视觉目标跟踪算法,该算法将岭回归与循环样本矩阵和经典的相关滤波联系在一起。通过核技巧,建立了非线性回归函数,解决了全景成像畸变的影响。通过在极坐标系下构造傅里叶形式的梯度方向直方图特征描述子(HOG),保证了全景目标的旋转不变性。针对全景成像特点设计自适应机制和基于极坐标表示的目标搜索机制。以OTB100库中存在平面内旋转情况的图像序列与原方法进行对比实验,本文算法跟踪精度提高13.5%。并在全景图像上进行实验,相比于原方法,本文算法能够实现有效全景视觉目标跟踪。