引入视觉显著性的多特征融合跟踪

针对大多数目标跟踪算法采用单一特征描述目标,在背景区域出现相似的干扰特征时跟踪精确度较低的问题,提出了一种引入视觉显著性的多特征融合的目标跟踪算法。首先,采用视觉显著性机制处理颜色直方图得到显著性特征,再使用混合特征策略融合显著性特征和BRISK(binary robust invariant scalable keypoints)特征,获取目标前景和背景模型;其次,运用双向光流检测和误差度量提取动态特征,并使用自适应搜索机制提取候选目标区域的静态特征,融合动态特征和静态特征;最后,根据匹配算法估算目标跟踪框的自适应尺度及中心,确定目标在当前帧图像中所处的位置。实验结果表明,该算法能够处理强烈光照变化、目标尺度变化、快速运动及部分遮挡等情况下的目标跟踪问题,并实时稳定地获得单目标跟踪结果。

Visual Saliency and Multi-Feature Fusion for Object Tracking