本文選題：目標(biāo)跟蹤　切入點(diǎn)：核相關(guān)濾波　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：核相關(guān)濾波(KCF)跟蹤算法因其計(jì)算效率及速度的優(yōu)勢在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域受到了極大關(guān)注,但是該算法仍無法實(shí)現(xiàn)尺度自適應(yīng),針對此問題提出了一種基于高斯尺度空間的解決方法。根據(jù)KCF跟蹤算法估計(jì)目標(biāo)位置,將目標(biāo)及其周圍的區(qū)域作為搜索區(qū)域,并與高斯核卷積建立高斯尺度空間。對高斯尺度空間進(jìn)行雙線性插值,得到目標(biāo)的多尺度估計(jì)圖像。用平均絕對誤差(MAD)作為匹配準(zhǔn)則,將模板與圖像匹配,從而得到目標(biāo)的縮放比率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與CSK算法、KCF算法等相比,所提出的基于高斯尺度空間的KCF在跟蹤精確度上有了顯著提升。
[Abstract]:Kernel correlation filter (KCF) tracking algorithm has attracted much attention in the field of target tracking because of its advantages of computational efficiency and speed, but the algorithm is still unable to achieve scale adaptation. In order to solve this problem, a new method based on Gao Si's scale space is proposed. According to the KCF tracking algorithm, the target location is estimated, and the target and its surrounding area are taken as the search area. With Gao Si nuclear convolution, we establish the Gao Si scale space. We interpolate the Gao Si scale space and obtain the multi-scale estimation image of the target. Using the mean absolute error (MAD) as the matching criterion, the template and the image are matched. Experimental results show that compared with the CSK algorithm, the proposed KCF based on Gao Si scale space has a significant improvement in tracking accuracy.
【作者單位】： 中國科學(xué)院沈陽自動化研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：中國科學(xué)院國防科技創(chuàng)新重點(diǎn)基金(No.CXJJ-14-Z65)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1633337