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采用核相关滤波器的长期目标跟踪
被引量:
28
1
作者
杨德东
蔡玉柱
+1 位作者
毛宁
杨福才
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期2037-2049,共13页
针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标跟踪中存在尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野情况下跟踪失败等问题,提出了一种基于KCF的长期目标跟踪算法。该算法在分类器学习中加入空间正则化,利用基于样本区域空间位置信息的空间权重...
针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标跟踪中存在尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野情况下跟踪失败等问题,提出了一种基于KCF的长期目标跟踪算法。该算法在分类器学习中加入空间正则化,利用基于样本区域空间位置信息的空间权重函数调节分类器系数,使分类器学习到更多负样本和未破坏的正样本,从而增强学习模型的判别力。然后,在检测区域利用Newton方法完成迭代处理,求取分类器最大响应位置及其目标尺度信息。最后,对最大响应位置的目标进行置信度比较,训练在线支持向量机(SVM)分类器,以便在跟踪失败的情况下,重新检测到目标而实现长期跟踪。采用OTB-2013评估基准50组视频序列验证了本文算法的有效性,并与30种其他跟踪方法进行了对比。结果表明:本文提出的算法跟踪精度为0.813,成功率为0.629,排名第一,相比传统KCF算法分别提高了9.86%和22.3%。在目标发生显著尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野等复杂情况下,本文方法均具有较强的鲁棒性。
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关键词
核相关滤波器
长期目标跟踪
空间正则化
支持向量机(
svm
)
在线svm分类器
下载PDF
职称材料
题名
采用核相关滤波器的长期目标跟踪
被引量:
28
1
作者
杨德东
蔡玉柱
毛宁
杨福才
机构
河北工业大学控制科学与工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期2037-2049,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61203076)
天津市自然科学基金资助项目(No.13JCQNJC03500)
文摘
针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标跟踪中存在尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野情况下跟踪失败等问题,提出了一种基于KCF的长期目标跟踪算法。该算法在分类器学习中加入空间正则化,利用基于样本区域空间位置信息的空间权重函数调节分类器系数,使分类器学习到更多负样本和未破坏的正样本,从而增强学习模型的判别力。然后,在检测区域利用Newton方法完成迭代处理,求取分类器最大响应位置及其目标尺度信息。最后,对最大响应位置的目标进行置信度比较,训练在线支持向量机(SVM)分类器,以便在跟踪失败的情况下,重新检测到目标而实现长期跟踪。采用OTB-2013评估基准50组视频序列验证了本文算法的有效性,并与30种其他跟踪方法进行了对比。结果表明:本文提出的算法跟踪精度为0.813,成功率为0.629,排名第一,相比传统KCF算法分别提高了9.86%和22.3%。在目标发生显著尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野等复杂情况下,本文方法均具有较强的鲁棒性。
关键词
核相关滤波器
长期目标跟踪
空间正则化
支持向量机(
svm
)
在线svm分类器
Keywords
kernelized correlation filter
long-term object tracking
spatial regularization
SupportVector Machine (
svm
)
online
svm
classifier
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用核相关滤波器的长期目标跟踪
杨德东
蔡玉柱
毛宁
杨福才
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
28
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