1 四川大学, a.电气信息学院
2 四川大学, b.计算机学院, 成都 610065
针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标发生尺度变化和严重遮挡的情况下跟踪失败的问题, 提出了一种基于自适应的核相关滤波的目标跟踪算法。该算法运用了尺度估计策略, 使跟踪框自适应, 用多项式核函数来减少计算量, 采用了FHog目标特征代替原来的Hog特征, 获取更多的目标特征信息。实验采用OTB-2013评估基准的50组视频序列进行测试, 并与其他31种跟踪算法进行对比, 测试所提算法的有效性。实验结果表明: 所提算法成功率为0.549, 精确度为0.736, 排名第一, 与KCF算法相比, 分别提高了3.8%和1.0%。该算法在目标发生尺度变化、严重遮挡等复杂情况下, 均具有较强的稳健性和鲁棒性。
目标跟踪 核相关滤波 FHog特征 尺度估计 多项式核 target tracking kernelized correlation filtering FHog feature scale estimation polynomial kernel
西安电子科技大学物理与光电工程学院, 陕西 西安 710071
为了解决传统跟踪算法不能有效区分背景边缘和红外弱小目标的问题,基于图像引导滤波和核相关滤波,提出了一种改进型的红外弱小目标跟踪算法。将采用6组红外弱小目标图像序列得到的实验结果与采用经典跟踪算法得到的实验结果进行了比较。实验结果表明,所提算法在主观视觉和客观评价指标方面均优于传统算法,具有更高的目标跟踪精度与较好的实时性。
探测器 目标跟踪 弱小目标 引导滤波 核相关滤波 傅里叶变换
