华北理工大学电气工程学院, 河北 唐山 063210
针对核相关滤波算法中单一特征不能很好地适应跟踪过程中出现的复杂场景,以及算法无法解决目标尺度变化的问题,提出一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在相关滤波算法的框架下,按照特征响应图的可信度来对快速方向梯度直方图 (FHOG)特征和局部二值模式(LBP)特征进行自适应加权融合,实现对目标的定位;其次,在尺度估计环节,利用尺度金字塔来估计目标的尺度大小,使算法对尺度发生变化的目标有很好的适应能力;最后,在OTB-50数据集上进行测试,将本文算法与其他5种跟踪方法进行对比,其精确率和成功率均有所提高,且具有较好的鲁棒性和稳定的跟踪性能。
机器视觉 相关滤波算法 特征融合 尺度自适应 尺度金字塔 激光与光电子学进展
2020, 57(4): 041512
