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基于全局塊與局部塊協作的濾波目標跟蹤算法

2755779 2021-05-28 | pdf | 2.60 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

　　針對傳統相關濾波跟蹤器在目標尺度變化和部分遮擋時效果不佳等問題，基于KCF提出了一種全局塊與局部塊協作的分塊跟蹤算法。該算法首先根據目標的外觀特征，對跟蹤目標進行水平或垂直分抉，并分別訓練兩個局部濾波器和一個全局濾波器;然后在跟蹤過程中使用局部濾波器對局部抉進行跟蹤，并根據局部抉的跟蹤結果對全局塊的中心點位置進行初始預測。最后通過全局濾波器確定目標的最終位置，并將相關更新和尺度參數反饋給局部濾波器，以更新全局濾波器和局部濾波器。此外，不同于KCF使用單一的HOG特征，該算法合并了CN特征，改善了HOG特征對目標形變和運動模糊的表達能力。另外，為解決目標部分遮擋導致的模型漂移問題，提出了一種基于有效局部塊來指導模型更新的方法，并給出了有效局部塊的評價標準。同時，該算法通過分析前后兩幀局部塊之間的距離變化對目標的尺度進行估計，解決了因目標尺度變化帶來的跟蹤失敗問題。實驗在包含100個視頻序列的公共數據集OTB-100上進行，在評價指標上，以AUC得分為主，DP和OP為輔，對算法的性能進行評估。實驗結果表明：所提出的算法能有效應對尺度變化和部分遮擋的問題，AUC得分在KCF的基礎上提升了10%，總體性能也比KCF的其他4個改進算法更優，處理速度達到32fps。