基于相关滤波的长期跟踪算法

作     者：李娜 吴玲风 李大湘 LI Na1;2;3;WU Lingfeng1;2;3 LI Daxiang1;2;3

作者机构：西安邮电大学图像与信息处理研究所西安710121 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室西安710121 陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心西安710121 

出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)

年 卷 期：2018年第31卷第10期

页      面：899-908页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：陕西省国际合作交流项目(No.2017KW-013) 陕西省教育厅专项科研计划项目(No.17JK0692) 西安邮电大学研究生创新基金项目(No.CXJJ2017004)资助 

主　　题：长期目标跟踪 相关滤波 重检测 Harris角点 尺度估计 

摘      要：针对目标遮挡导致跟踪失败的问题,在核相关滤波器(KCF)的基础上,提出目标重检测的长期跟踪算法.将方向梯度直方图特征与亮度颜色空间(LAB)颜色信息融合,建立目标外观模型,并增加尺度估计对应目标尺度的改变.通过引入峰值比控制重检测模块的启动,提取Harris角点重新学习新的模型,对目标进行持续跟踪,并控制模型更新速率.在OTB数据集上的对比实验表明,文中算法跟踪精度较高,适用于遮挡情况下的目标长期跟踪.