基于核相關濾波的長時間目標跟蹤算法研究.pdf

1、目標跟蹤一直以來都是機器視覺領域的一個焦點問題，其目的在于在圖像序列中定位感興趣目標并持續(xù)、穩(wěn)定和準確地跟蹤下去。目標跟蹤在人機交互、武器制導、汽車自動駕駛、視頻監(jiān)控、可穿戴設備等領域有著廣泛的應用。然而，在實際場景中目標跟蹤面臨著諸多挑戰(zhàn)，目標的尺度變化、姿態(tài)變化、環(huán)境光照變化、背景復雜以及遮擋甚至是離開視野后重現(xiàn)等問題都會影響跟蹤性能。在上述復雜情形下，長時間穩(wěn)定跟蹤目標依然是嚴峻挑戰(zhàn)。
　　近年來判別式跟蹤算法引起了廣泛關注

2、，該類方法通過訓練和更新在線分類器來確定目標的位置。其中基于核相關濾波的跟蹤算法取得了非常優(yōu)秀的跟蹤效果，并且取得了非常可觀的跟蹤速度，滿足實時處理要求。本文以核相關濾波目標跟蹤算法為基礎，從兩個層面針對相關濾波目標跟蹤難以實現(xiàn)長時間目標準確跟蹤的問題進行研究改進。
　　核相關濾波方法對目標尺寸變化和遮擋適應性較弱，從而導致在長時間目標跟蹤過程中跟蹤性能下降甚至是跟蹤失敗。本文針對這個問題，在核相關濾波框架上引入尺度不變特征，通過

3、局部顯著性和穩(wěn)定性分析，在搜索區(qū)域中篩選可靠關鍵點，進而實現(xiàn)在目標被遮擋和尺度變化時對關鍵點特征的可靠跟蹤；在此基礎上，進行核相關濾波模塊和關鍵點匹配跟蹤模塊輸出的加權融合。實驗表明通過兩個獨立模塊相互輔助、相互約束進而可以得到更加準確的目標位置。
　　其次，針對核相關濾波在長時間目標跟蹤過程中遇到復雜情形如目標嚴重遮擋、離開視野后重現(xiàn)、嚴重漂移等情形導致的跟蹤失敗，本文提出在核相關濾波框架上添加一個基于全局顯著性分析的獨立檢測器