改进的核相关自适应目标跟踪

针对目标跟踪中出现的快速运动、尺度变化、遮挡等问题,提出基于遮挡检测的核相关自适应目标跟踪。该方法首先,利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器,其次,利用核相关滤波器计算特征响应图,同时学习一维尺度滤波器对尺度进行估计,最后,通过响应图的最大值和振荡程度来判断目标是否被遮挡,在未受到遮挡的情况下,更新学习目标的外观模型和尺度模型,实现自适应目标跟踪。在公开的标准数据集上的实验结果表明,相比原始核相关滤波算法,平均中心位置误差降低15%,平均重叠率提高10%,且在目标尺度发生变化、遮挡、光照变化、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性、适应性。     

抗遮挡的相关滤波目标跟踪算法

针对传统的核相关滤波目标跟踪算法遮挡判断失败的问题,提出一种抗遮挡的核相关滤波目标跟踪算法.首先,在核相关滤波器框架上根据最小二乘分类器获得目标位置.然后,引入一个多尺度滤波器,并通过计算滤波器的响应最大值进行尺度预测.最后,在目标模型更新方面,根据目标位置置信图峰值尖锐度的差异性,正确更新模型.实验结果表明:文中算法的平均位置误差为6.18px,在阈值为20px时,平均距离精度为97.68%,平均帧率为30.8帧·s~(-1);其能在复杂背景下有效地解决目标尺度变化、完全遮挡等问题,具有更高的鲁棒性和精确性.     

一种抗遮挡尺度自适应核相关滤波器跟踪算法

针对传统的核相关滤波器(KCF)算法无法很好地解决目标跟踪过程中的尺度不变性和模型漂移问题,提出了一种改进的抗遮挡尺度自适应核相关滤波器算法。使用平均峰值相关能量(APCE)和相关滤波响应峰值作为跟踪置信度指标判断目标是否受到遮挡,在未遮挡的情况下,对目标进行尺度缩放,通过滤波器之后计算相应的响应值,比较不同尺度响应值的大小,最大值即为最佳的目标尺度值。采用OTB-2013评估标准,与传统KCF对比,新算法在目标受到遮挡时,跟踪成功率与精确度有明显提高,同时适应目标尺度变化,具有较强的鲁棒性。     

一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法

针对复杂跟踪环境条件下目标的跟踪失败问题,提出一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法.首先2个分别采用颜色属性(Color Name,CN)特征和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征的核相关滤波器(Kernelized Correlation Filter,KCF)通过自适应融合手段进行响应图信息融合,确定目标的预测位置;然后通过以目标区域为基础进行多尺度采样,提取CN-HOG拼接特征构建尺度相关滤波器,得到目标的最佳尺度;最后设计了模型的自适应更新策略,通过判断目标是否发生遮挡来决定是否在当前帧进行模型更新.在50组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.实验结果表明,在复杂的跟踪环境条件下,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和尺度变化等问题,且具有较快的跟踪速度.     

融合深度特征和FHOG特征的尺度自适应相关滤波跟踪算法

为了解决核相关滤波跟踪算法在复杂场景下跟踪效果差的问题,提出了一种融合深度特征和尺度自适应的相关滤波目标跟踪算法。首先,通过深度残差网络（ResNet）提取图像中被跟踪区域的深度特征,再提取目标区域方向梯度直方图（FHOG）特征,通过核相关滤波器学习,分别得到多个响应图,并对响应图进行加权融合,得到跟踪目标位置。其次,通过方向梯度直方图（FHOG）特征,训练一个PCA降维的尺度滤波器,实现对目标尺度的估计,使算法对目标尺度发生变化有很好的自适应能力。最后,根据响应图的峰值波动情况改进模型更新策略,引入重新检测机制,降低模型发生漂移概率,提高算法抗遮挡能力,在标准数据集OTB100中与其他7种目标跟踪算法进行比较。结果表明,相比原始KCF算法,改进后的KCF算法精准度提升了29.4%,成功率提升了25.9%。所提算法实现了对跟踪目标位置的精准估计,提高了尺度自适应能力和算法速度,增强了算法抗遮挡能力。[JP]     

融合运动状态信息的高速相关滤波跟踪算法

为解决相关滤波(Discriminative Correlation Filter,DCF)算法在快速运动、遮挡、尺度变化等复杂情景下的跟踪失败问题,提出一种融合运动状态信息的高速相关滤波目标跟踪算法.在传统DCF算法基础上做出以下改进:(1)在跟踪框架中融入卡尔曼(Kalman)滤波器,利用目标运动状态信息对预测运动轨迹进行修正,以解决目标复杂运动时易跟丢问题,提高跟踪精度;(2)训练一个独立的尺度相关滤波器进行目标尺度预测,并利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)进行特征降维处理,提高跟踪速度;(3)提出一种高置信度更新策略判断是否对位置滤波器进行模板更新,以及是否采用Kalman滤波器预测位置作为目标位置.最后在OTB-100数据集上进行算法测试,提出算法平均精度与成功率分别达到74.8%与69.8%,平均帧率为84.37帧/s.相较其他几种主流算法,本文算法有效提高跟踪性能,并保证了跟踪速度,满足实时性要求,在遮挡、背景模糊、运动模糊等复杂情况下能够保持良好的跟踪效果.     

自适应融合的长期目标跟踪算法

为了完成复杂场景中的长期视觉跟踪任务,解决尺度变化、外观变化和跟踪失败等问题,提出了一种双模型融合的长期跟踪算法.首先,将稀疏核相关滤波模型和颜色模型得到的跟踪响应进行自适应融合,构成更具鲁棒性的跟踪结果;然后,利用响应最大值来判断目标跟踪是否成功,并通过随机抽样学习用于在跟踪失败情况下重新检测目标的CUR滤波器,实现长期跟踪.在大规模基准数据集上的实验结果表明,算法在效率、准确性和鲁棒性方面优于现有相关跟踪算法.     

UKF与Mean shift算法相结合的实时目标跟踪

针对Mean shift(即MS)算法理论上的不足以及跟踪目标时的邻域跟踪局限性,提出将Mean shift算法与尺度无迹卡尔曼滤波器(Scaled unscented Kalman filter,SUKF)相结合的实时目标跟踪算法.该算法利用尺度无迹卡尔曼滤波器获取Mean shift算法的初始位置,然后,利用Mean shift算法获取跟踪位置.通过分析跟踪区域内横纵向直线的统计变化获取目标的尺度变化,依此自适应调节Mean shift跟踪算法中核函数带宽,并对高速公路上快速运动的车辆进行跟踪实验.研究结果表明:该算法与固定核窗宽Mean shift算法相比,对目标跟踪更准确;SUKF 滤波使MS的迭代次数减少,跟踪的实时性提高;核窗宽自适应调节可使跟踪误差降低到50%以下.     

基于多特征和尺度估计的核相关滤波跟踪算法

针对传统核相关滤波器跟踪方法(KCF)在尺度估计不足和抗遮挡性低等问题上,本文提出了一种把梯度直方图和颜色直方图相结合,并利用尺度估计策略提升跟踪框适应性的核相关滤波跟踪算法.该方法首先通过建立核岭回归模型,使用二维核化相关位置滤波器,融合方向梯度直方图(HOG)特征和颜色直方图(CN)特征,采取根据响应大小的方式加权融合跟踪坐标,精确确定目标的中心位置;然后,利用滤波响应的峰值旁瓣比的高低来判定是否发生遮挡,当特征响应的旁瓣比低于设定的阈值时,暂停更新滤波模板;最后,利用光流法计算出视频帧间关键角点的位移来估计被跟踪目标的形变比例和尺寸,同时结合尺度集合进行跟踪框缩放.通过理论分析和在跟踪基准数据库OTB-2013中的50组视频序列进行仿真实验,对比了当下主流的相关滤波跟踪算法,在保证实时性的同时,较原核相关滤波算法跟踪的精度提升了14.5%,成功率提高了9.2%,并且在复杂场景下具备较强的抗遮挡性和鲁棒性.     

基于深度特征与抗遮挡策略的运动目标跟踪

为了进一步提高复杂场景下的目标跟踪精度与鲁棒性,本文提出了基于深度特征与抗遮挡策略的运动目标跟踪算法,首先利用深层卷积神经网络提取出目标的深度卷积特征以代替传统的手工特征,然后将深度卷积特征融入传统的核相关滤波跟踪框架,充分利用深度特征描述能力强和相关滤波算法跟踪效率高的优势,同时采用高置信度抗遮挡更新策略来更新滤波器,利用融合特征训练尺度相关滤波器,以便更加精准预测目标的位置,提高算法抗遮挡能力.论文对数据集OTB-100视频序列中有遮挡问题的序列进行了测试,并与Deep STRCF、DSST、SRDCF、COT和ECO等算法进行比较,实验结果表明,本文所提算法在目标尺度变化、背景干扰和遮挡等复杂背景下具有更高的跟踪精度与成功率,跟踪效果最佳.     

自适应更新上下文相关滤波补充学习跟踪算法

为了使跟踪算法在遇到背景混乱、遮挡等问题时,能具有更好的鲁棒性,提出了一种自适应更新的上下文感知相关滤波补充学习跟踪算法(adaptive context-aware correlation tracking,ACCT)。首先,利用上下文感知相关滤波计算出响应图;接着,在更新阶段,加入了峰旁比(peak-to-sidelobe,PSR)置信度检测机制,自适应地更新相关滤波器模型;最后,与颜色直方图分类器进行线性融合,得到最终的响应值,响应值最大的位置即跟踪结果。实验上,将所提方法与先进的实时跟踪算法进行对比,结果表明,所提算法在跟踪标准测试集OTB50和TC128上,相比基准算法成功率有显著提高;并且能很好地解决背景混乱、目标被遮挡等问题。     

基于多特征融合的尺度自适应KCF目标跟踪算法

首先,对核相关滤波(KCF)目标跟踪算法进行了详细推导;然后,针对KCF算法提取单一特征,不能很好地表达目标的外观模型,提出将多种特征融合的方法,增加外观模型的可区分性.同时针对KCF算法不能自适应尺度变化的问题,引入一种尺度自适应变化方法.还对于KCF算法的固定更新率在目标被遮挡的情况下会学习到错误信息的问题,提出一种在线模型更新因子的方法;最后,通过实验对比结果表明,本文提出的算法跟踪精度更高,且对目标尺度发生较大变化和遮挡情况下的跟踪具有较强的鲁棒性.     

多特征融合的无人船视觉目标跟踪

针对海面光照变化、水花遮挡、水面倒影等耦合作用引起的无人船视觉目标跟踪漂移问题，提出一种基于多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。通过多特征融合，增强了水面目标特征表达，避免了目标跟踪漂移。为减少环境干扰对跟踪目标外观描述的影响，设计尺度自适应跟踪滤波器，提升目标跟踪鲁棒性能。采用本文算法对多个代表性海上视频数据集进行验证，并与典型目标跟踪算法进行比较。结果表明，相较基于单一CN特征的跟踪算法，本文算法的平均重叠率提升23.63%、平均中心误差减少53.79个像素点。本文算法适用于处理由于海面环境剧烈变化、目标尺度变化导致的跟踪漂移问题，可为无人船作业自主性提供重要智能感知技术支持。     

全局与局部分块联合的目标跟踪算法

基于相关滤波器(Correlation filter,CF)的目标跟踪算法因其高效率而引起了人们越来越多的兴趣,但这类算法对部分遮挡和形变十分敏感,可能导致最终跟踪失败。针对这一问题,该文将自适应互补模型引入到基于多分块的跟踪框架中,联合全局模型与局部分块模型来应对严重遮挡问题,并设置单独的快速尺度估计模块获得尺度信息。在跟踪基准数据集OTB2013上的实验表明,该文算法可以有效应对跟踪过程中的遮挡和形变问题,在保证实时性的同时提高目标跟踪精度。     

尺度自适应的分块核相关滤波目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中由于遮挡导致的算法性能下降的问题,在分析和研究核相关滤波算法的基础上提出了一种尺度自适应的分块跟踪策略.首先从目标中心划分子块,使用融合梯度特征和颜色特征的局部核相关滤波器单独跟踪每个目标子块,并结合目标子块与整体间的位置约束关系得到目标中心位置的粗略估计,然后由全局滤波器用作初始估计以确定目标中心的...     

改进的核相关滤波目标跟踪算法

提出一种基于核相关滤波的尺度和旋转自适应跟踪算法.首先,利用核相关滤波确定目标的中心位置;然后,使用特征点匹配的方式估计目标的尺度变化和旋转角度.在特征点匹配过程中,使用前、后两次光流匹配消除不稳定特征点;计算特征点对的权重分布,从而估计出目标的最佳尺度和角度;判断当前目标是否受到遮挡,进而使用更合理的方式更新特征点集和目标模型,进一步提高算法的鲁棒性.实验结果表明:文中算法不仅能在一定程度上处理目标外观变化问题,而且跟踪的实时性较好.     

结合自适应空间权重的改进型时空正则项跟踪算法

为解决时空正则项的相关滤波视觉跟踪算法在目标部分遮挡时存在的模型漂移和尺度估计不准确问题,提出了结合自适应空间权重的改进型时空正则项跟踪算法。采用平均特征能量比将无法准确表达目标或过多表达背景信息的特征通道裁剪掉,以提高跟踪精度。在滤波器训练时加入空间权重正则项,利用时间正则项在目标遮挡时被动更新滤波器,使得在空间权重更新时更为准确,以此着重学习目标未被遮挡部分,获取可靠的相关滤波器系数。将滤波器求解划分为2个子问题,分别采用交替方向乘子法进行优化计算,保证算法运算速率。在牛顿迭代法中设置精度阈值,在保证定位精度的同时减少迭代次数。实验结果表明:在OTB-100数据集上所选择的6个视频序列中,所提算法较STRCF算法的平均中心位置误差降低了12.3像素,平均重叠率增加了7%,运算帧率可达19.25帧/s;在OTB2015遮挡视频序列中,所提算法较STRCF算法的成功率曲线下积分面积(S_(AUC))增加了0.7%,使用深度特征的所提算法较DeepSTRCF和ASRCF算法的S_(AUC)分别提升了3.9%与0.9%。     

尺度目标的频域核回归跟踪研究

提出了一种基于频域核回归模型的尺度目标跟踪算法。该算法将时域相关滤波转换为频域的线性回归问题,构建一个包含似然项和先验项的代价损失函数,当似然项和先验项选取不同的分布函数,获得不同约束条件下的跟踪模型;通过核函数用来适应目标在跟踪过程的尺度变化。在初始帧中,通过手动标注目标初始状态,获得目标样本及其标记,利用核回归得到目标的频域模板;在跟踪过程中,利用循环卷积定理,将时域相关运算转换为频域乘积运算,快速计算候选样本的响应,得到目标在当前帧的估计;利用估计结果更新目标频域模板,同时在线更新核函数,适应目标尺度变化。实验分析表明,文中算法能够实时地跟踪目标,适应目标外观和尺度的变化,获得较好的跟踪效果。     

改进的KCF实时目标跟踪算法

提出了一种改进的核相关滤波(KCF)实时目标跟踪算法.增加初始化跟踪范围自适应的策略,同时在跟踪过程中采用动态学习率.利用初始化跟踪范围自适应方法对跟踪目标响应趋势进行快速判断,若响应值快速衰减,则扩大跟踪范围.动态学习率的设定也与目标响应强度密切相关,当目标响应强度较高时,目标学习率较高,增加模型的鲁棒性;当目标响应值低时,模型学习率降低,减少模型保护的噪声信息.最后介绍了DSP6455定点单核定点处理器上的算法移植工作,实测耗时为23 ms,满足实时性要求.     

尺度自适应的抗遮挡目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中的尺度变化、易被遮挡及跟踪漂移等问题,提出一种跟踪检测一体化的算法,改进算法在最小输出均方误差和（MOSSE）的基础上增加尺度变化更新机制,通过相关计算推算目标的最新位置和最佳尺寸,并融合了判断遮挡、模板自适应更新机制.通过对Benchmark上51个测试视频集跟踪实验分析,结果表明本文算法在尺度自适应以及抗遮挡方面优于传统算法.