2021, 43(5): 429-436.
摘要:
针对传统核相关滤波视觉目标跟踪算法在快速运动、背景杂波、运动模糊等情况下跟踪精度低且不能处理尺度变化的问题,提出了一种基于上下文感知和尺度自适应的实时目标跟踪算法。该算法在核相关滤波算法框架的基础上,引入了上下文感知和尺度自适应方法,增加了背景信息且能够处理目标的尺度变化。首先,利用融合了fHOG(fusion histogram of oriented gradient)、CN(color names)和灰度的特征对目标区域进行采样,训练一个二维位移滤波器,然后,在目标区域建立尺度金字塔,利用fHOG对目标区域进行多尺度采样,训练一个一维尺度滤波器,最后,在模型更新阶段改进了更新策略。在标准数据集OTB-2015上对100组视频序列进行的试验结果表明,提出的算法比基准算法(kernel correlation filter, KCF)精度提高了13.9%,成功率提高了14.2%,且优于实验中对比的其他跟踪算法。在尺度变化、运动模糊、快速运动等条件下,提出的算法在准确跟踪的同时,能够保持较高的速度。