基于GM(1,1)尺度估计的核相关性滤波跟踪方法

针对在目标视觉跟踪过程中目标尺度变化导致跟踪精度下降的问题,提出了基于GM(1,1)尺度估计的核相关性滤波跟踪方法。在核相关性滤波跟踪算法的基础上引入GM(1,1)灰色预测模型对目标尺度进行预测,并设计尺度估计流程估计当前目标尺度,有效地解决了尺度变化明显导致跟踪性能下降的问题。最后利用OTB-100视频序列数据集测试算法的性能,测试结果表明在目标尺度明显变化时,该算法仍具有较好的跟踪性能,可实现稳定准确的目标跟踪,有效地提高了核相关性滤波跟踪算法的跟踪性能。