为提升卷积特征目标跟踪算法的实时性和稳健性,利用不同卷积层特征对不同目标表征能力不同的特性,提出双模型自适应切换的实时跟踪方法。该方法对选取的两个卷积层特征使用目标区域和跟踪搜索区域卷积特征的能量均值比来评估卷积特征,选择能量均值比大于给定阈值的卷积通道特征来训练两个相关滤波分类器,然后利用目标相关滤波响应图的峰旁比自适应切换两个相关滤波分类器来预测目标位置,最后采用稀疏模型更新策略来更新分类器。在标准数据集上进行算法测试,实验结果表明,本文算法平均距离精度为89.3%,接近连续卷积跟踪算法,平均跟踪速度为25.8 frams/s,是连续卷积跟踪算法的25倍,整体性能优于实验中的对比跟踪算法。

为了让相关滤波模型更加适应目标外观的变化, 提高相关滤波跟踪算法的鲁棒性和实时性, 根据相关滤波响应值、帧差均值和目标运动位移之间的关系, 提出了一种单层卷积相关滤波实时跟踪模型的自适应学习率调整跟踪方法.该方法首先选取单个卷积层卷积特征, 减少了卷积特征维度, 然后使用单层卷积特征训练相关滤波分类器预测目标位置, 用快速尺度预测方法估计跟踪目标的尺度, 并采用稀疏的模型更新策略, 提高跟踪的速度; 最后利用相关滤波预测响应图的峰旁比估计预测位置的可信度, 结合图像帧差均值和目标的运动位移量来评估目标的表观变化, 并根据目标预测的可信度和表观变化情况自适应调整相关滤波模型更新的学习率, 使模型快速学习目标的变化特征, 提高了目标跟踪的精度.在OTB100数据集上对算法进行测试, 实验结果表明, 本文算法的平均距离精度达90.1%, 优于实验中对比的9种主流算法, 平均成功率值为79.2%, 仅次于9种算法中的连续卷积跟踪算法, 平均速度为31.8帧/秒, 是连续卷积相关滤波算法的近30倍.