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为了提高在复杂背景下进行跟踪的精度,在KCF(Kernel Correlation Filter)算法的基础上提出了一种改进方案。首先,提取HOG(Histogram of Gradient)、CN(Color-Naming)和LBP(Local Binary Pattern)三种特征进行融合,获得充分的目标特征信息;其次,引入尺度滤波机制用于估计目标最佳尺度大小,得出最合适的跟踪框;最后,提出了一个峰值更新策略,确保模型更新不受错误信息干扰。实验表明,改进后的算法比KCF算法在精确度和成功率上分别提升了6.5%和4.8%,并且在处理尺度变化、变形、旋转等方面也有很好的鲁棒性。 相似文献
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针对核相关滤波目标跟踪算法(KCF)使用单特征来描述所跟踪的目标,在复杂环境下,目标尺
度发生较大变化时,无法准确跟踪目标的问题,提出基于深度估计和特征融合的尺度自适应目标跟踪算法。首
先利用深度神经网络估计视频序列中目标的深度,建立并训练深度-尺度估计模型;在跟踪过程中,融合目标
方向梯度直方图(HOG)特征和 CN (Color Name)特征训练相关滤波器,利用深度估计网络得到目标深度值,并
利用深度-尺度估计模型得到目标的尺度值,从而在目标尺度发生变化时,能够调整目标框大小,实现尺度自
适应的目标跟踪算法。实验结果表明,与经典的 KCF 算法相比,可获得更高的精度,与尺度自适应的判别型
尺度空间跟踪(DSST)算法相比,在尺度变化较大时,跟踪速度更快;在环境复杂、目标被遮挡时,鲁棒性更好。 相似文献
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为提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于相关滤波的自适应特征融合目标跟踪算法.在HOG特征基础上,增加HSV颜色概率直方图,以此获得准确的位置预测.然后分别训练颜色名和HOG特征,并根据两个响应图的峰值自适应地分配融合系数,进而基于尺度池方法,采用多通道特征实现目标的尺度估计.模型的高置信度更新由两个响应图的平均... 相似文献
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《传感器与微系统》2019,(7):109-112
针对传统的核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标快速运动、尺度变化和遮挡情况下通常会导致跟踪失败的问题,在传统的KCF算法的基础上引入极限学习机(ELM),提出一种基于ELM和KCF的自适应目标跟踪方法。根据过去时刻的目标位置信息,利用ELM预测出当前帧目标的可能位置;在该位置上以目标区域为基础进行多尺度目标图像特征采样,通过KCF确定目标的最终位置和最佳尺度;通过计算目标位置响应图的振荡程度来自适应地改变模型的更新速率。在36组公开视频序列上对所提算法与6种当前主流的相关滤波跟踪算法进行了实验,所提算法取得了最好的跟踪精度和成功率,能够有效处理目标遮挡、快速运动和尺度变化等问题,具有较为重要的理论研究和应用价值。 相似文献
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相关滤波算法因无法充分利用深度特征和浅层特征的互补特性而限制跟踪性能.针对该问题,文中提出多空间分辨率自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先,使用更深的ResNet-50网络提取深度特征,提高特征表示在跟踪过程中的鲁棒性和鉴别性.再针对不同特征具有不同空间分辨率的特点,从视频帧中分割不同尺度的图像块作为搜索区域,更好地平衡边界效应和样本数目.最后,引入自适应特征融合方法,以自适应的权重融合两类特征的响应图,充分利用其互补特性.在多个标准数据集上的实验证实文中算法的有效性和鲁棒性. 相似文献
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Staple算法采用固定权重与学习率的方式,导致其在物体模糊等场景下跟踪精度低.为此,提出一种自适应跟踪与多特征融合的目标跟踪算法(adp-Staple).特征融合与跟踪过程中引入两种不同置信因子提升跟踪精度,特征提取过程引入主成分分析降维技术提升跟踪速度.在OTB-50与OTB-100数据集上进行对比实验,其结果表明,adp-Staple算法较传统Staple算法有更好的跟踪效果,在运动模糊等场景中有更强的鲁棒性. 相似文献
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针对图像目标跟踪问题,为提高跟踪精度,提出了一种多特征融合的自适应相关滤波跟踪算法。算法首先选取HOG和CN两种互补特征,分别训练两个相关滤波跟踪器跟踪图像目标,然后利用提出的响应图置信度计算公式计算两个跟踪器的响应图权重并进行自适应融合做出决策。滤波器更新阶段,算法结合两个特征的响应图置信度与两帧之间的变化率动态调整滤波器学习速率。仿真实验采用跟踪基准数据库(OTB-2013)中的36组彩色视频序列进行实验,对比了流行的相关滤波跟踪算法,结果表明,该算法在平均跟踪精度上优于其他算法,具有一定的应用价值。 相似文献
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针对DSST算法对目标方向发生变化时易出现的跟踪丢失问题,提出了一种目标尺度和方向自适应稳健跟踪算法.算法首先提取目标候选区域HOG和HSV特征,通过相关滤波算法构建多特征融合的二维定位滤波器,从而精确确定目标的中心位置.然后,根据方向池用HOG特征构建一维方向相关滤波器确定目标的最佳方向.并通过构建一维尺度相关滤波器确定最佳尺度.最后,根据PSR值变化情况调整相关滤波模型更新的权重,使模型适应目标的变化特征.选取OTB2013部分数据集进行测试,实验结果表明,上述算法距离精度保持在15pixels以内,成功率较DSST算法提高了20.1%,并且展示了上述算法对跟踪目标的尺度和方向变化具有鲁棒性和有效性. 相似文献
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针对单一特征存在的缺陷和目标快速变化时易跟丢的问题,提出了一种结合学习率调整的自适应特征融合相关滤波跟踪算法。算法采用互补的梯度特征和颜色特征进行特征融合,通过计算滤波响应的大小来决定下一帧在融合特征中各自所占的权重,凸显优势特征,使目标与背景更具区分度。提取目标后需要更新滤波器,为了避免滤波器跟不上目标变化的情况发生,引入学习率调整机制,使滤波器更新速度能够随目标外观变化进行在线调整。因此,相较同类特征融合算法,本算法准确高效,且对于快速形变目标的鲁棒性更强。实验证明,本算法在精度和成功率上都比现有相关滤波算法更优,具有一定的应用价值。 相似文献
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经典视觉单目标跟踪方法通常以单特征描述被跟踪的目标。但在实际场景中,目 标因受外界因素如光照或自身变化如形变的影响而发生变化。为了更好地描述目标,首先引入 HOG 特征和 CN 特征,利用传统的特征提取方法,训练得到各自的相关滤波器;然后与各自特 征相关滤波得到各自的响应图;最后采用实际响应与期望响应的差值法求得各自响应图的权重, 将其与各响应图自适应融合得到目标的最终位置,并自适应更新各自的模型。实验选取公共数 据集 OTB2013 的 34 个彩色视频帧序列对不同算法进行定性和定量地分析和论证。相比效果最 好的 DSST 算法,平均中心误差减少了 7.8 像素,成功率提高了 1.2%,精度提高了 2.3%。实验 结果表明该算法具有较好的跟踪鲁棒性和准确性。 相似文献
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针对KCF算法在跟踪过程中面对复杂场景、尺度变化等问题效果欠佳的问题,提出一个采用KCF跟踪器的特征融合的尺度自适应核相关跟踪算法.提出一种方向梯度直方图和颜色直方图特征的特征融合方法;采用一种含有7个固定尺度因子的尺度池,采用响应最大的尺度更新当下尺度;使用平均相关峰值能量作为模板更新的指标,控制响应更新.将改进算法... 相似文献
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为解决在复杂背景条件下的跟踪不稳定问题,提高目标跟踪的鲁棒性和准确性,研究一种在传统核相关滤波算法的基础上对多特征进行线性融合和多峰值检测更新机制结合的核相关滤波目标跟踪算法,使用多个专家进行评估,充分结合各特征的优势,训练出最优的相关滤波器.通过O T B-2013公开数据集全部视频序列对算法进行验证,该算法准确度能达到81.7%,成功率达到69.2%,验证了该算法能够在旋转、运动模糊、快速运动、形变、光照变化和超出视野等场景下取得较好的结果,是一种稳定的目标跟踪算法. 相似文献