一种基于核相关滤波的视觉跟踪算法

摘要：

视觉跟踪是计算机视觉的一个重要方向,而核相关滤波(KCF)跟踪是视觉跟踪领域中的一种比较新颖的方法,它不同于传统基于目标特征的方法,不仅具有较高的跟踪精度,而且具有较快的跟踪速度,在实际应用中效果显著.但当物体快速运动或存在较大尺度变化等时,该方法无法准确地跟踪目标.文中提出的基于核相关滤波器的改进算法有效地解决了上述问题,其通过随机更新多模板匹配,确定了核相关滤波的学习因子,从而实现了学习因子自适应更新模型.实验结果表明,该算法根据不同的场景能快速地调整学习因子,从而提高跟踪的成功度.通过自适应学习因子和多模板匹配,该算法对部分遮挡、光照和目标尺度变化具有较强的适应性.

关键词：目标跟踪、核相关滤波、多模板匹配、随机更新

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省前瞻性联合研究项目BY2015061-01

在线出版日期：2018-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：230-233