1 南京信息工程大学电子与信息工程学院, 江苏 南京 210044
2 南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心, 江苏 南京 210044
针对相关滤波器的空间正则化权重与目标内容无关和跟踪过程中模型退化等问题,提出一种基于时间感知和自适应空间正则化的相关滤波跟踪算法。首先,提取灰度特征、CN(color name)特征和方向梯度直方图(HOG)特征来提升算法模型对目标的表达能力;其次,通过图像显著性检测算法获得带有目标内容信息的空间正则化初始权重;然后,在目标函数中加入自适应空间正则化项来缓解边界效应对相关滤波器的影响;最后,加入时间感知项使相关滤波器学习到相邻帧之间的信息,降低算法模型在处理不准确样本时发生过拟合的风险。在OTB-2013和OTB-2015公开数据集上对所提算法进行性能评估实验,结果表明,所提算法在多种复杂场景下都有良好的稳健性,在跟踪成功率和距离精度上优于其他对比算法,且速度达到24.2 frame/s,能满足实时性要求。
机器视觉 目标跟踪 相关滤波 时间感知 自适应空间正则化 显著性检测
