运动状态与尺度估计的核相关目标跟踪方法

摘要：

视觉跟踪在视频智能监控和机器人等领域有着广泛应用.基于相关滤波分类器,提出了具有运动状态估计和目标尺度估计的视觉目标跟踪方法.该方法将粒子滤波与核相关滤波方法相结合,首先估算运动目标的位置,然后执行尺度相关滤波器来估算目标的尺度,以使算法对尺度变化的运动目标具有更强的适应能力.该方法在传统的KCF跟踪算法的基础上引入了一种基于概率的运动状态估计方法,可以获得更加稳定的目标信息,并减少背景干扰信息的引入,从而在复杂场景下具有更强的抗干扰性.使用benchmark数据集对所提方法进行了测试实验,并和其他已有的若干视觉跟踪方法进行了对比实验,结果验证了所提算法的高效性,且所提方法在目标尺度变化、光照变化、姿态变化、部分遮挡、旋转及快速运动等复杂情况下均有较强的适应性.

关键词：目标跟踪、机器视觉、相关滤波器、运动状态估计、尺度空间估计

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省自然科学基金项目F2014502069

在线出版日期：2018-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：193-198