基于相关滤波融合多特征的运动目标跟踪方法

针对复杂环境下仅使用单一图像特征跟踪精度和鲁棒性差的问题，提出一种多特征融合的相关滤波目标跟踪算法。该算法首先从目标和背景区域分别提取方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient，HOG)特征、颜色直方图特征和卷积特征，采用固定权重方法融合HOG特征和颜色直方图特征的特征响应图，然后将该层融合结果与卷积特征响应图采用自适应权重融合策略进行融合，基于融合后的响应图估计出目标位置，并采用尺度估计方法解决目标尺度变化问题，最后采用稀疏模型更新策略进行模型更新。在OTB-2013公开标准测试集中验证本文算法性能，并与主流的目标跟踪算法进行了对比分析。实验结果表明，与其中最优算法相比，本文算法的平均距离精度值和平均重叠精度值都有所提高。本文算法由于有效地利用了HOG特征、颜色直方图特征和卷积特征，在复杂场景下目标跟踪的准确性和鲁棒性都优于其他算法。

Object Tracking Combining Multiple Features Based on Correlation Filter