發(fā)布時間：2017-06-24 13:06

  本文關(guān)鍵詞：多尺度估計的核相關(guān)濾波器目標(biāo)跟蹤方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：視覺目標(biāo)跟蹤在視頻智能監(jiān)控和機(jī)器人視覺導(dǎo)航等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。針對傳統(tǒng)的核相關(guān)濾波器(KCF)跟蹤方法缺乏目標(biāo)尺度估計,對目標(biāo)尺度顯著變化的視頻序列表現(xiàn)效果很差的問題,提出了一種多尺度估計的改進(jìn)方法。該方法借鑒了分類尺度空間跟蹤器(DSST)采用尺度金字塔相關(guān)濾波器做尺度估計的手段,將灰度圖像金字塔映射到一維特征向量,然后用該向量作為尺度相關(guān)濾波器的輸人,得到最高響應(yīng)值后估計出目標(biāo)尺度。使用benchmark數(shù)據(jù)集對改進(jìn)的算法做了測試實驗,并和其他已有的若干視覺跟蹤方法進(jìn)行了對比實驗,驗證了本算法的高效性。本算法在目標(biāo)尺度變化、光照變化、姿態(tài)變化、部分遮擋、旋轉(zhuǎn)及快速運動等復(fù)雜情況下均有較強(qiáng)的適應(yīng)性。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)計算機(jī)系;
【關(guān)鍵詞】： 機(jī)器視覺 目標(biāo)跟蹤 相關(guān)濾波器 尺度空間估計
【基金】：河北省自然科學(xué)基金(F2014502069)
【分類號】：TN713;TP391.41
【正文快照】： l引言 視覺目標(biāo)跟蹤近年來受到了人們的高度關(guān)注,成為了計算機(jī)視覺中最具有吸引力的研究課題之一,它被廣泛應(yīng)用于運動分析、行為識別、醫(yī)學(xué)成像、監(jiān)控及人機(jī)交互等方面[。盡管近年來目標(biāo)跟蹤技術(shù)取得了相當(dāng)大的進(jìn)展,然而眾多因素影響跟蹤算法的性能,包括光照變化、遮擋和背

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 尤小泉;彭映杰;;一種基于指令預(yù)測的目標(biāo)跟蹤方法[J];電視技術(shù);2010年02期

2 邵文坤;黃愛民;韋慶;;目標(biāo)跟蹤方法綜述[J];影像技術(shù);2006年01期

3 梁德群;阮文;;基于模型的線性組合目標(biāo)跟蹤方法[J];模式識別與人工智能;1995年04期

4 王思

本文編號：478256