摘要
针对目标追踪算法里核相关滤波器(KCF)不能处理尺度变化的问题,设计了一种用于尺度估计的系统。在标准KCF获取的位置周围提取尺度样本,并将其与一个额外的核相关滤波器进行卷积,可将卷积结果中的最大值位置作为目标在新帧中的尺度大小。在OTB数据集中的结果显示出算法可以高速有效地应对目标追踪中的尺度变化问题。
Aiming at the problem that kernelized correlation filter(KCF)is unable to handle scale variation in object tracking algorithm, a system for scale estimation is designed.Around the position estimated by a standard KCF,another filter is convolved with the signal sampled around the position.The maxima in output is treated as a suitable scale in new frame.The experimental results on OTB dataset show that it is able to handle scale variation efficiently.
作者
时鹏飞
高清维
卢一相
孙冬
SHI Pengfei;GAO Qingwei;LU Yixiang;SUN Dong(School of Electrical Engineering and Automation,Anhui University,Hefei 230000,China)
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第6期145-148,共4页
Transducer and Microsystem Technologies
基金
国家自然科学基金资助项目(61370110)
安徽省教育厅自然科学基金重点资助项目(KJ2018A0012)
安徽大学博士启动基金资助项目(J01003266)。
关键词
目标追踪
相关滤波器
尺度估计
循环矩阵
核方法
object tracking
correlation filter
scale estimation
circulant matrix
kernel method