针对背景感知相关滤波器的空间正则化权重固定，不适应目标变化和增大搜索区域，易引入背景噪声导致滤波器判别力下降等问题，本文提出一种基于自适应空间正则化和畸变抑制的相关滤波跟踪算法。首先提取FHOG 特征、CN 特征和灰度特征以增强算法模型对目标的表达能力；其次，在目标函数中加入畸变抑制项来约束当前帧的响应图，增强滤波器的判别能力，以缓解滤波器模型退化问题；最后，在目标函数中加入自适应空间正则化项使空间正则化权重能够随着目标的变化而更新，使得滤波器能充分利用目标的多样性信息。本文在公开数据集OTB-2013、OTB-2015和VOT2016 上进行实验，以对所提算法进行评估。实验结果表明：本文算法速度为20 f/s，距离精度和成功率等评估指标均优于对比算法，在遮挡、背景干扰、旋转变化等多种复杂场景下都有良好的鲁棒性。
目标跟踪 相关滤波 畸变抑制 自适应空间正则化 object tracking correlation filter aberrance repression adaptive spatial regularization
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
