基于自适应空间正则化的视觉目标跟踪算法

摘要：

为解决相关滤波类视觉跟踪算法中的边界效应问题,提出一种基于自适应空间正则化的视觉跟踪算法在经典滤波模型中引入自适应空间正则化项,通过建立正则权重在相邻帧之间的关联,自适应调整当前帧的模型正则化权重,减小边界效应的影响采用自适应宽高比的尺度估计策略,以及基于颜色直方图相似度的模型更新策略,抑制模型漂移,提高跟踪准确性.实验显示,该算法在UAV 123,OTB2013,OTB2015这3个数据集上的跟踪成功率和精确度均高于所有对比的算法,且即使在复杂场景中也能保持良好的跟踪效果特别是在出现运动模糊和目标在平面内旋转2种情况时,该算法的跟踪成功率较排名第2的算法分别提升了9.72个百分点和9.03个百分点,说明所提出的算法具有较好的适应性.

关键词：视觉跟踪、相关滤波、自适应空间正则化、自适应宽高比、颜色直方图

所属期刊栏目：58

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;湖南省科技创新计划项目

在线出版日期：2021-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：427-435