虞跃洋 1,2,3,4,5,*史泽林 1,2,3,4,5刘云鹏 2,3,4,5
作者单位
摘要
1 中国科学技术大学信息科学技术学院, 安徽 合肥 230026
2 中国科学院沈阳自动化研究所, 辽宁 沈阳 110016
3 中国科学院机器人与智能制造创新研究院, 辽宁 沈阳 110016
4 中国科学院光电信息处理重点实验室, 辽宁 沈阳 110016
5 辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室, 辽宁 沈阳 110016
针对长时目标跟踪中目标背景混杂、遮挡、目标移出视野导致的跟踪失败问题,基于空间正则化相关滤波(SRDCF),提出一个基于前景感知的时空相关滤波算法。首先,提出前景感知相关滤波方法,使得滤波器能够准确地把目标前景区域和背景区域进行区分;然后,把前景感知滤波器加入时间正则项中,使具有时空正则化功能的滤波器始终保持在一个低维的判别流形上;同时,采用交替方向乘子法(ADMM)求解,使得跟踪方法在传统特征的表达上能实现实时性;最后,确定目标重检测器的激活阈值,利用候选区域方法结合相关滤波方法实现重检测,达到长时跟踪的目的。在标准数据集OTB-2013上分别利用传统特征和卷积特征进行实验,并与SRDCF相比,跟踪平均成功率分别提高了5.6%和7%。本文算法针对目标背景模糊、旋转、遮挡和移出视野等情况,具有较强的稳健性。
机器视觉 目标跟踪 相关滤波 时间一致性 重检测 
激光与光电子学进展
2019, 56(22): 221503

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