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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。 相似文献
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视觉跟踪是计算机视觉的一个重要方向,而核相关滤波(KCF)跟踪是视觉跟踪领域中的一种比较新颖的方法,它不同于传统基于目标特征的方法,不仅具有较高的跟踪精度,而且具有较快的跟踪速度,在实际应用中效果显著。但当物体快速运动或存在较大尺度变化等时,该方法无法准确地跟踪目标。文中提出的基于核相关滤波器的改进算法有效地解决了上述问题,其通过随机更新多模板匹配,确定了核相关滤波的学习因子,从而实现了学习因子自适应更新模型。实验结果表明,该算法根据不同的场景能快速地调整学习因子,从而提高跟踪的成功度。通过自适应学习因子和多模板匹配,该算法对部分遮挡、光照和目标尺度变化具有较强的适应性。 相似文献
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针对现有相关滤波跟踪算法在目标畸变情况下应对能力不足和滤波器模型更新存在误差累积易导致跟踪失败的问题,提出畸变感知相关滤波目标跟踪算法。首先,利用粒子采样构建强化目标信息的空间参考权值,适应相邻帧间目标外观变化,使滤波器专注于学习目标可信赖部分,抑制背景干扰信息;其次,采用交替方向乘子法以较少的迭代次数求解目标最优函数值,优化算法,降低计算复杂度;最后,为进一步增强滤波器的判别能力,设计目标畸变感知策略,通过分析平均峰值相关能量和响应图峰值时序约束来衡量目标受干扰因素影响后的畸变程度,判别当前跟踪结果是否可靠。当目标跟踪定位可靠性较低时,采用粒子滤波对目标进行选择性的重检测。并依据当前跟踪目标畸变程度,自适应地更新滤波器模型。在OTB50、OTB100和DTB70数据集上与多种代表性目标跟踪算法进行对比实验,实验结果表明,该算法的跟踪成功率和精确率较优,在面对实际场景中因多个干扰因素而产生畸变的目标时具有较强鲁棒性。 相似文献
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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. 相似文献
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相关滤波算法因其优越的高效性和鲁棒性被广泛应用于目标跟踪领域,但是该算法无法很好地处理目标遮挡和尺度变化等问题。针对该现象,提出了一种融合相关粒子滤波目标跟踪算法,该算法采用多个相关滤波器,学习到更多目标信息和背景信息,提高了目标与背景辨识度,并且引进了粒子滤波随机采样策略,在目标离开遮挡物时能够快速捕捉到目标。在尺度估计中引入了多尺度因子,对定位到的目标进行多尺度缩放,选用与滤波器响应值最大区域对应的尺度因子作为缩放比例,从而对目标进行尺度更新;粒子滤波算法随着粒子数目的增加,其计算量也随着增加,针对该问题,提出了基于粒子繁衍的重采样算法,在跟踪效率上做了提升。对提出的算法进行了三部分对比实验,实验结果验证了提出算法在处理目标遮挡和尺度变化问题上的有效性。 相似文献
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为解决视觉目标跟踪的遮挡、尺度变化及背景杂波问题,在核相关滤波算法基础上,引入平均峰值相关能量遮挡判据,提出一种自适应融合多特征的抗遮挡核相关滤波算法(AMFKCF)。初始化目标特征及尺度因子,将提取、融合的目标多个特征和尺度因子训练位置和尺度滤波器,得到目标的中心位置响应,根据遮挡判据,引入卡尔曼位置滤波器,对未遮和遮挡的目标中心位置进行补偿。AMFKCF算法与主流算法在CVPR 2013 Benchmark数据集中进行对比,结果表明,AMFKCF算法与主流算法相比精度提高了0.115,成功率提高了0.083,中心位置误差提高了14.67个像素,距离精度提高了9.75个百分点。能够较好地解决遮挡、尺度变化、背景杂波等问题,且兼具核相关滤波算法的优点。 相似文献
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在处理尺度变化和目标遮挡方面,利用相关滤波器的不同特征进行目标跟踪仍然存在问题。提出了一种基于随机蕨丛检测器的多尺度核相关滤波器算法。该算法将跟踪任务分解为目标尺度估计和位移估计,同时将CN颜色特征和HOG特征进行响应融合,进一步提高了整体跟踪性能。此外,文中训练了一个在线随机蕨分类器,在目标丢失后其能重新获取目标。与KCF,DSST,TLD,MIL,CT共5种算法相比,所提算法不仅能够准确地估计目标状态,而且可以有效处理目标的遮挡问题。 相似文献
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近几年,目标跟随技术逐渐成为研究的热点。核相关滤波跟踪算法通过循环矩阵构造训练样本,将时域的卷积转换到频域的点乘完成滤波器的训练,降低计算复杂度,跟踪速度较快。卷积神经网络模型深度特征表征能力较强,可以充分利用图像信息,跟踪精度较高。将两种算法优势互补,构造一种卷积神经网络与核相关滤波算法融合型改进算法。即在线下阶段训练模型,分层提取孪生网络的深度特征,然后通过相关滤波器快速计算出最大响应图,预测目标所在位置。因此,改进后的算法在保持核相关滤波跟踪算法实时性的同时,可以大幅提高跟踪精度。 相似文献
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基于相关滤波器的视觉目标跟踪综述 总被引:1,自引:0,他引:1
视觉跟踪是一个重要的计算机视觉任务,有着广泛的应用,由于 现实场景中存在着众多困难,视觉跟踪仍是一个活跃的研究领域。判别式分类器是现代跟踪方法中的一个核心组成部分,其在线学习一个二值分类器以在每一帧中区分目标与背景,充分利用机器学习中丰富的学习算法,取得了许多突破。相关滤波器已成功应用到目标检测和识别中,其由于计算效率高,近年来作为一种判别式跟踪方法被应用到视觉跟踪领域,取得了很好的效果。首先简要介绍了判别式跟踪算法;然后对相关滤波器基本理论及几种典型的相关滤波器构造方法进行了描述;最后重点介绍了近年来相关滤波器在视觉跟踪中的应用及研究进展,并总结了可能的研究方向和发展趋势。 相似文献