典型相关滤波跟踪算法的比较与分析

摘要：

为综合评价现有的相关滤波类算法,对典型的相关滤波跟踪器进行全面的比较与分析,从而为进一步完善相关滤波器的设计提供指引.从相关滤波跟踪理论的一般框架切入,重点对当前四种具有代表性的相关滤波跟踪器即KCF,DSST,HCF和ECO展开研究,分别从理论分析以及在大规模公开数据集OTB100上的实验表现详细地比较各算法的优劣.比较与分析结果表明,使用卷积特征的算法在跟踪准确性和鲁棒性上相比单纯使用人工特征的算法具有显著优势,然而跟踪速度也会急剧下降,具有尺度估计模块的跟踪器能够得到更优的跟踪成功图表现.最后对深度学习结合相关滤波方法存在的实时性不足、长时跟踪等问题进行分析,并对未来的发展趋势进行了展望.

关键词：计算机视觉、目标跟踪、相关滤波、深度学习、卷积特征、尺度估计

所属期刊栏目：43

分类号：TN911-34;TP391

资助基金：国家自然科学基金青年项目;国家自然科学基金青年项目;广西中青年教师基础能力提升项目;桂林理工大学大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2020-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：30-35,41