融合多层深度特征的核相关滤波跟踪算法

摘要：

针对核相关滤波算法(KCF)难以处理目标尺度变化、旋转、遮挡等问题,本文在KCF的框架下提出了一种融合多层深度特征的抗遮挡目标跟踪算法.首先,在频域中,利用岭回归分类器训练VGG-2048上的conv3和conv6两层深度特征,分别得出置信度,将两者特征加权相连,替代原KCF的方形梯度直方图(HOG)特征,同时引入第1帧目标的残留信息,获得更为出色的位置响应输出.然后,针对遮挡问题,提出一种响应峰值判断抗遮挡机制.最后,通过双线性插值建立深度特征尺度池,解决目标尺度问题.在测试集(OTB-100)上的实验结果表明,改进后的算法能解决复杂环境下的目标跟踪问题,算法具有鲁棒性.

关键词：核相关滤波算法(KCF)、深度特征、响应峰值、尺度池、鲁棒性

所属期刊栏目：30

资助基金：国家自然科学基金F2012203111

在线出版日期：2020-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：126-133