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最佳伙伴相似性引导的核相关滤波跟踪算法

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【作者】 林椹尠郑兴宁吴成茂

【Author】 LIN Zhenxian;ZHENG Xingning;WU Chengmao;School of Science,Xi’an University of Posts and Telecommunications;School of Communication and Information Engineering,Xi’an University of Posts and Telecommunications;School of Electronic Engineering,Xi’an University of Posts and Telecommunications;

【机构】 西安邮电大学理学院西安邮电大学通信与信息工程学院西安邮电大学电子工程学院

【摘要】 针对经典的核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)算法在目标物体被遮挡、发生严重形变或旋转等复杂条件的跟踪失败问题,提出了一种利用最佳伙伴相似性引导的KCF算法。利用Edge boxes算法生成候选区域(region proposals,RP),并通过计算图像的尺寸、灰度和颜色相似度筛选RP。将筛选后的RP与模板图像进行最佳伙伴相似匹配,计算每个RP的最佳伙伴相似得分。融合最佳伙伴相似得分与KCF最大位置响应得分来预测目标可能位置。采用OTB100数据集评估算法性能,实验结果表明,与经典KCF算法和稀疏正则化判别式相关滤波算法相比,提出的算法可以在复杂条件下对目标有效跟踪,且精确度和成功率较高。

【基金】 国家自然科学基金资助项目(61671377)
【所属期刊栏目】 通信与信息技术 (2019年06期)
  • 【DOI】10.13682/j.issn.2095-6533.2019.06.006
  • 【分类号】TP391.41;TN713
  • 【下载频次】2
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