融合上下文和重定位的加权相关滤波跟踪算法

为提升融合梯度直方图特征和颜色属性特征的有效卷积操作跟踪算法(ECO-HC)的跟踪精度和速度,提出一种融合上下文和重定位的加权相关滤波跟踪方法。根据梯度直方图和颜色属性的不同特性加权融合相关滤波响应值,采用自适应迭代方法预测目标位置;融合多尺度搜索区域,目标上下文特征和目标预测失败时重定位方法进一步提高跟踪精度。在标准数据集OTB-100上进行算法评估,实验结果表明,所提算法的平均距离精度为89.2%,平均重叠率精度为80.6%,比ECO-HC算法分别高3.6%和2.1%。中央处理器的跟踪速度达65.2 frame/s,优于实验中对比的其他跟踪算法。所提算法有效地提高了跟踪精度,在严重遮挡、光照变化等干扰下,仍能较好地跟踪目标。     

自适应特征选择的分层卷积视觉跟踪

为提升分层卷积相关滤波跟踪算法的速度和精度,减少无效卷积通道特征对跟踪精度的影响,提出一种自适应特征选择的分层卷积相关滤波跟踪方法.该方法选取能表征目标的双层卷积特征,将相关滤波训练与预测合并,在视频序列的每一帧计算上一帧目标区域与非目标区域的卷积特征均值比,选取满足特征均值比要求的卷积通道特征训练相关滤波分类器,根据分类器与目标特征的最大响应值预测目标位置;最后根据预测结果稀疏更新目标初始帧特征,作为后续帧训练分类器的依据.在OTB-100标准数据集上对算法进行测试,实验结果表明本文算法的平均距离精度为91%,平均重叠率精度为64.4%,平均速度为21.7帧/秒,比原分层卷积相关滤波跟踪算法分别高出7.3、8.2个百分点和11.3帧/秒,该算法的平均距离精度比高精度的连续卷积跟踪算法(CCOT)高1.2个百分点,跟踪速度是CCOT的近20倍.本文算法可以有效提升分层卷积跟踪算法的速度和精度,在目标发生遮挡、快速运动等干扰时能稳定跟踪到目标.     

基于高置信度更新策略的高速相关滤波跟踪算法

为了满足在线目标跟踪算法的实时性需求并提高算法的稳健性,提出一种基于高置信度更新策略的相关滤波跟踪算法。在目标区域提取、融合多特征,以构建稳健的外观表达,并利用投影矩阵对特征进行降维,以提高算法的运行效率;通过相关滤波器寻找最大响应值,从而快速定位目标;利用最大响应值和平均峰值相关能量指标,设计了一种高置信度更新策略。结果表明:所提算法在大规模公开数据集上取得了较高的跟踪精度和成功率,平均跟踪速度达到122.3 frame/s。     

融合峰旁比和帧差均值自适应模型更新的视觉跟踪

为了让相关滤波模型更加适应目标外观的变化,提高相关滤波跟踪算法的鲁棒性和实时性,根据相关滤波响应值、帧差均值和目标运动位移之间的关系,提出了一种单层卷积相关滤波实时跟踪模型的自适应学习率调整跟踪方法.该方法首先选取单个卷积层卷积特征,减少了卷积特征维度,然后使用单层卷积特征训练相关滤波分类器预测目标位置,用快速尺度预测方法估计跟踪目标的尺度,并采用稀疏的模型更新策略,提高跟踪的速度;最后利用相关滤波预测响应图的峰旁比估计预测位置的可信度,结合图像帧差均值和目标的运动位移量来评估目标的表观变化,并根据目标预测的可信度和表观变化情况自适应调整相关滤波模型更新的学习率,使模型快速学习目标的变化特征,提高了目标跟踪的精度.在OTB100数据集上对算法进行测试,实验结果表明,本文算法的平均距离精度达90.1%,优于实验中对比的9种主流算法,平均成功率值为79.2%,仅次于9种算法中的连续卷积跟踪算法,平均速度为31.8帧/秒,是连续卷积相关滤波算法的近30倍.     

基于自适应特征选择的多尺度相关滤波跟踪

近年来,基于相关滤波的目标跟踪算法因其具有很好的跟踪精度和明显的速度优势,引起了研究人员的极大关注。提出一种基于自适应特征选择的多尺度相关滤波跟踪算法。首先,提取三种互补特征,通过相关滤波响应图评估各特征的跟踪性能,自适应选择最优特征进行位置跟踪;其次,预设响应图阈值作为位置相关滤波模型更新的判断条件,优化模型更新方式;最后,引入尺度相关滤波跟踪器,进一步提高了算法的尺度适应性和跟踪精度。实验部分将该算法和近年来流行的相关滤波及非相关滤波类跟踪算法进行了对比,结果表明,该算法在精度上优于其他算法,同时具有53.12frame/s的实时跟踪速度。     

特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法

为提高相关滤波(CF)跟踪算法的稳健性,并克服传统CF方法无法处理目标尺度变化以及未利用图像颜色特征等问题,提出了一种基于融合颜色特征的尺度自适应相关滤波改进跟踪算法。首先,将目标搜索区域从3原色(RGB)颜色空间转换到Lab颜色空间,提取搜索区域的Lab 3通道颜色特征;然后,融合Lab颜色特征与方向梯度直方图(HOG)特征得到多通道特征,利用核相关滤波(KCF)计算输出响应图并寻找图中最大响应位置即目标位置;最后,基于Lab颜色特征建立尺度模型,从当前帧的目标位置处截取不同尺度图像块,通过将其与尺度模型比较得到目标尺度最优估计。实验选取35段公开彩色视频序列进行测试,并将所提算法与其他5种跟踪性能较好的跟踪方法进行对比。实验结果表明,所提方法对彩色视频序列中的目标遮挡、变形、尺度变化等现象具有良好的适应性,其平均性能优于对比方法,同时具有76frame·s~(-1)的实时跟踪速度。     

基于形变多样相似性的空间正则化相关滤波跟踪

提出了一个基于形变多样相似性的空间正则化相关滤波跟踪算法。在核相关滤波(KCF)跟踪算法基础上引入了空间正则化权重和子网格检测方法,利用形变多样相似性匹配算法构建了目标重检测模块,利用主成分分析(PCA)算法和k维树一致近似最近邻(TreeCANN)算法解决了匹配算法中的最近邻搜索问题;通过自适应模板更新策略,解决了遮挡情况下模板误更新问题。实验结果表明,所提算法的精确度得分为0.825,成功率得分为0.625,相比KCF算法分别提升了18.5%和31.0%。所提算法能较好地解决目标尺度变化、遮挡、快速运动、旋转和背景杂乱情况下的跟踪问题,具有广泛的应用前景。     

自适应特征融合和模型更新的相关滤波跟踪

针对复杂场景下单个特征的稳健性差,以及目标存在背景干扰和目标遮挡时跟踪失败的问题,提出一种基于自适应特征融合和模型更新的相关滤波跟踪算法。该算法在核相关滤波的基础上,通过对不同特征的响应图采用平均峰值-相关能量的方法进行加权求和,实现了响应图层面的自适应特征融合。根据响应图的峰值特性计算自适应权重,以其作为置信度确定模型的更新率,进而设计自适应模型更新方法。实验结果表明,该算法能够很好地适应背景干扰、目标遮挡、旋转运动等复杂场景,与近年来优秀的相关滤波跟踪算法相比,所提算法的平均距离精度比其中最优的算法提高了2.64%,平均重叠精度提高了1.54%。     

基于通道可靠性的多尺度背景感知相关滤波跟踪算法

针对现实场景中跟踪目标的光照变化、尺度变化、遮挡等问题,提出了一种基于通道可靠性的多尺度背景感知相关滤波跟踪算法。通过提取方向梯度直方图特征、灰度特征和颜色属性特征作为目标表观模型,提高了目标跟踪方法在复杂场景中的稳健性;独立训练每个通道的背景感知相关滤波器,采用通道可靠性系数衡量每个通道响应图的置信度;根据所有通道的响应图和可靠性系数,合成多通道背景感知相关滤波跟踪器的最终响应图,对目标进行精确定位;运用尺度池方法估计目标的最优位置和尺度。实验结果表明:与现有跟踪算法相比,所提算法可以有效地处理光照变化、尺度变化、遮挡等复杂因素的干扰,取得较高的跟踪精度和成功率,其整体性能优于其他算法。     

基于在线检测和尺度自适应的相关滤波跟踪

针对相关滤波跟踪在遮挡及目标尺度变化等情况下容易跟踪失败的问题,提出一种基于在线检测和尺度自适应的相关滤波跟踪算法。相关滤波跟踪器融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和光照不变特征进行目标定位;通过局部稀疏表示模型的重构残差进行遮挡判别,如果发生遮挡则进行在线支持向量机检测,实现目标重定位;进行由粗至精的尺度估计,通过尺度预估计和牛顿迭代法得到目标的精确尺度。采用均衡的模型更新策略,固定更新相关滤波器,保守更新稀疏表示模型和支持向量机。实验结果表明:与现有跟踪算法相比,所提算法能有效降低遮挡、目标尺度变化等复杂因素的干扰,并在50组测试序列上取得较高的距离精度和成功率,其整体性能优于其他对比算法。     

基于侧窗滤波与时空正则化相关滤波的红外弱小目标跟踪

当目标远离红外系统,其在成像图像上的尺寸较小且信息量较少,使得小目标的持续精确定位成为一项有挑战性的问题。针对这一问题,在相关滤波跟踪框架上,引入能够区分红外弱小目标边缘信息与杂波噪声的侧窗图像滤波方法,提出了一种弱小目标跟踪算法。具体来说,首先利用时空正则化的相关滤波跟踪模型,对目标位置附近更大范围的背景进行考虑。然后,利用侧窗滤波对当前局部搜索区域进行侧窗滤波处理,达到了保留边缘效果的同时剔除了图像噪声。最后,通过原始图像与滤波后图像作差,降低了背景边缘对目标定位错误的影响,并实现小目标状态估计。为验证本文所提算法性能,采用六组红外真实弱小目标图像序列进行实验,并与核相关滤波、空间正则化的相关滤波,以及时空正则化的相关滤波等经典算法作比较。实验结果表明,所提算法在多组复杂背景的图像序列上,获得了较高的跟踪精度,验证了所提算法能有效应对红外弱小目标跟踪任务中的快速运动、低分辨率和强背景杂波等问题。     

基于模型更新与快速重检测的长时目标跟踪

在目标遮挡、光线变化等复杂的跟踪环境下,现有相关滤波跟踪算法无法对目标进行长时间实时稳定跟踪。提出一种基于模型更新与快速重检测的长时跟踪算法。首先,在现有的目标定位与尺度变化的相关滤波跟踪算法基础上搭建长时目标跟踪的框架,提出加入模型监测更新机制,根据最大响应和平均峰响应相关能量值判别进入更新或重检测环节;然后,基于提取描述子特征的重检测方法,将提取特征的比特维数统一降到512进行优化,加快重检测速率。所提算法选取OTB-100中20个有代表性的序列进行测试,成功率评估均值为0.706,精确度评估均值为0.805,平均速度为48.5 frame/s;在自采集的数据集上平均准确率能达到87.65%,能够在尺度变化、遮挡等复杂情况下满足长时跟踪的准确性和实时性要求。     

融合检测机制的鲁棒相关滤波视觉跟踪算法

为了解决相关滤波视觉跟踪算法在复杂场景中产生的跟踪漂移问题, 提出一种融合检测机制的相关滤波跟踪框架。利用时空正则化滤波器作为跟踪器, 同时使用线性核相关滤波器作为检测器。当跟踪器与目标进行相关计算得到的响应图为多个峰值时, 激活检测器, 对多个峰值进行相关匹配, 获得重检测结果; 同时, 使用平均峰值相关能量的滤波器模型更新策略得到更加可靠的检测器, 以达到提高跟踪精度和算法鲁棒性的目的。在OTB2015、Temple color 128和VOT2016数据平台上的实验结果表明, 与近年提出的性能较出色的跟踪算法相比, 本文算法在目标运动模糊、相似背景干扰和光照变化等复杂场景中具有更好的鲁棒性和准确性, 且跟踪精度和成功率上均有提高。     

稳健的双模型自适应切换实时跟踪算法

为提升卷积特征目标跟踪算法的实时性和稳健性,利用不同卷积层特征对不同目标表征能力不同的特性,提出双模型自适应切换的实时跟踪方法。该方法对选取的两个卷积层特征使用目标区域和跟踪搜索区域卷积特征的能量均值比来评估卷积特征,选择能量均值比大于给定阈值的卷积通道特征来训练两个相关滤波分类器,然后利用目标相关滤波响应图的峰旁比自适应切换两个相关滤波分类器来预测目标位置,最后采用稀疏模型更新策略来更新分类器。在标准数据集上进行算法测试,实验结果表明,本文算法平均距离精度为89.3%,接近连续卷积跟踪算法,平均跟踪速度为25.8frams/s,是连续卷积跟踪算法的25倍,整体性能优于实验中的对比跟踪算法。     

自适应特征融合的多尺度核相关滤波目标跟踪

为了提高复杂场景中目标跟踪的稳健性,解决由光照变化、目标形变、尺度变化和遮挡等导致的目标跟踪失败问题,提出一种自适应特征融合的多尺度核相关滤波目标跟踪算法。该算法首先通过2种不同的特征分别训练2个核相关滤波器,利用这2个滤波器响应的峰值旁瓣比和相邻两帧的响应一致性获得融合权重,同时采用自适应加权的融合策略将这2个滤波器的响应结果进行融合,完成目标的位置估计;然后以此为中心进行多尺度采样,构建尺度金字塔,并通过贝叶斯估计的方法确定目标的最优尺度;最后依据目标跟踪的置信度进行跟踪模型更新,以避免模型退化。选取51组视频序列进行测试,并与近年来性能优异的目标跟踪算法进行对比。实验结果表明,所提算法能有效降低光照变化、目标形变、尺度变化和遮挡等因素影响,对测试视频序列取得了较高的跟踪精度和成功率,整体性能优于对比算法。     

基于核循环结构的自适应特征融合目标跟踪EI北大核心CSCD

视频跟踪中,使用单一特征对目标进行描述难以适应复杂场景的变化,目标的尺度变化、形变、遮挡等因素易导致跟踪失败。为提高跟踪的稳健性,基于核循环结构,提出一种自适应特征融合和模型更新的跟踪方法,并引入尺度更新机制。首先利用目标的灰度特征和局部二值模式特征分别计算滤波响应图,依据响应图的峰值旁瓣比(PSR)自适应地分配权值并加权融合,从而估计目标的最佳位置。然后根据融合后响应图的PSR来判断跟踪质量,据此决定是否更新模型。最后在目标位置周围提取方向梯度直方图特征构建尺度金字塔,训练尺度相关滤波器,用来估计目标的最佳尺度。实验选取标准测试数据集中具有光照变化,遮挡和尺度变化的视频序列进行实验,结果表明,该算法能够实现对目标的稳定跟踪,并且在距离精度和成功率上均优于对比算法。     

自适应窗口选取的Mean-Shift目标跟踪

当目标尺度发生变化时,传统Mean-Shift跟踪算法因跟踪窗口尺寸不变容易导致跟踪目标丢失,为解决此问题,本文提出一种带宽自适应算法对目标尺度变化进行检测,从而实现模板更新.该算法分别将模板图像与当前帧目标图像分割成等间隔半径的若干同心圆,通过计算模板图像与当前帧图像不同环层之间相似性度量,根据相应环层之间相似性度量关系确定当前帧模板带宽更新参量,最后利用kalman滤波完成模板尺度更新,从而实现目标稳定跟踪.实验证明,当目标尺度发生变化时,目标模板自动更新,能够实现目标稳定跟踪;相对传统Mean-Shift跟踪算法,目标跟踪可靠性能得到了提高.     

基于多层深度卷积特征的抗遮挡实时跟踪算法

为提高复杂场景中目标跟踪算法的准确性与实时性,提出一种基于多层深度卷积特征的抗遮挡实时目标跟踪算法。针对目标跟踪任务,先对深度卷积网络VGG-Net-19进行微调,再提取目标区域的多层深度卷积特征。根据相关滤波框架构建位置相关滤波器,确定目标中心位置。设计尺度相关滤波器对目标区域进行不同尺度采样,确定目标尺度。目标遮挡时,采用阶段性评估策略进行模型更新与恢复,解决模型误差积累问题。选取目标跟踪评估数据集OTB-2015(100组视频序列)与UAV123(123组视频序列)进行测试。实验结果表明,本文算法具有更高的准确性,能够适应目标遮挡、外观变化及背景干扰等复杂情况,平均速度为29.6 frame/s,满足目标跟踪任务的实时性要求。     

融合相关滤波与关键点匹配的跟踪算法

提出一种融合相关滤波与关键点匹配的跟踪算法。利用多个基于支持向量机的相关滤波器,分别对目标进行跟踪和验证,同时建立并实时更新一个目标和背景关键点数据库。在验证跟踪失败后,利用关键点匹配的方法对全局关键点进行分类,根据分类结果对目标关键点进行分析,从而得到重检测结果。实验结果表明,在运动模糊、变形、目标遮挡、消失等复杂跟踪场景下,所提算法比现有算法具有更好的准确性和稳健性。     

基于引导滤波和核相关滤波的红外弱小目标跟踪

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。