激光与光电子学进展, 2018, 55 (12): 121501, 网络出版: 2019-08-01   

快速尺度自适应核相关滤波目标跟踪算法 下载: 1275次

Fast Scale Adaptive Kernel Correlation Filtering Algorithm for Target Tracking
作者单位
中国科学院福建物质结构研究所, 福建 福州 350002
图 & 表

图 1. 26个序列的精度和成功率。(a) OPE的精度;(b) SRE的精度;(c) TRE的精度;(d) OPE的成功率;(e) SRE的成功率;(f) TRE的成功率

Fig. 1. Precision and success rate of 26 sequences. (a) Precision of OPE; (b) precision of SRE; (c) precision of TRE; (d) success rate of OPE; (e) success rate of SRE; (f) success rate of TRE

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图 2. KCF与FSAKCF在David、CarScale、Dog1序列上的跟踪效果。(a) David,跟踪帧数为11;(b) David,跟踪帧数为149;(c) David,跟踪帧数为462;(d) CarScale,跟踪帧数为11;(e) CarScale,跟踪帧数为167;(f) CarScale,跟踪帧数为242;(g) Dog1,跟踪帧数为11;(h) Dog1,跟踪帧数为733;(i) Dog1,跟踪帧数为1290

Fig. 2. Tracking effect of KCF and FSAKCF on sequences of David, CarScale, and Dog1. (a) David, tracking frame number of 11; (b) David, tracking frame number of 149; (c) David, tracking frame number of 462; (d) CarScale, tracking frame number of 11; (e) CarScale, tracking frame number of 167; (f) CarScale, tracking frame number of 242; (g) Dog1, tracking frame number of 11; (h) Dog1, tracking frame number of 733; (i) Dog1, tracking frame number of 1290

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表 126个跟踪序列对应的帧数和序列属性

Table1. Frame numbers and sequence attributes of 26 tracking sequences

SequenceFramenumberAttribute
Boy602SV, MB, FM, IPR, OPR
Box1161IV, SV, OCC, MB, IPR,OPR, OV, BC, LR
David471IV, SV, OCC, DEF,MB, IPR, OPR
Car4659IV, SV
ClifBar472SV, OCC, MB, FM,IPR, OV, BC
CarScale252SV, OCC, FM, IPR, OPR
Crossing120SV, DEF, FM, OPR, BC
Dancer225SV, DEF, IPR, OPR
Doll3872IV, SV, OCC, IPR, OPR
Dog11350SV, IPR, OPR
Dudek1145SV, OCC, DEF, FM,IPR, OPR, OV, BC
FleetFace707SV, DEF, MB,FM, IPR, OPR
Freeman1326SV, IPR, OPR
Girl500SV, OCC, IPR, OPR
Human8128IV, SV, DEF
RedTeam1918SV, OCC, IPR, OPR, LR
Singer2366IV, DEF, IPR, OPR, BC
Skating 1400IV, SV, OCC, DEF, OPR, BC
Singer1351IV, SV, OCC, OPR
Surfer376SV, FM, IPR, OPR, LR
Twinnings472SV, OPR
Toy271SV, FM, IPR, OPR
Vase271SV, FM, IPR
Walking569SV, OCC, DEF
Trellis120IV, SV, IPR, OPR, BC
Walking2500SV, OCC, LR

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表 29种跟踪算法的特点

Table2. Characteristics of 9 tracking algorithms

TrackingalgorithmCharacteristicScaleadaptation
CSKgrayno
CNgray, color namesno
KCFHOGno
DSSTgray, HOGyes
SAMFgray, HOG, color namesyes
KCFDPTHOG, color namesyes
fDSSTgray, HOGyes
FSAKCFHOGyes
FSAKCF1HOGyes

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何雪东, 周盛宗. 快速尺度自适应核相关滤波目标跟踪算法[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(12): 121501. Xuedong He, Shengzong Zhou. Fast Scale Adaptive Kernel Correlation Filtering Algorithm for Target Tracking[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(12): 121501.

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