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一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法
引用本文:潘迪夫,李耀通,韩锟.一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法[J].湖南大学学报(自然科学版),2019,46(2):112-122.
作者姓名:潘迪夫  李耀通  韩锟
作者单位:中南大学交通运输工程学院,湖南长沙,410075;中南大学交通运输工程学院,湖南长沙,410075;中南大学交通运输工程学院,湖南长沙,410075
基金项目:国家自然科学基金;湖南省自然科学基金;湖南省自然科学基金
摘    要: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.

关 键 词:目标跟踪  相关滤波  尺度评估  模型自适应更新

A Target Tracking Method Based on Multi-correlation Filter Combination
Abstract:
Keywords:
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