基于多层卷积特征融合的目标尺度自适应鲁棒跟踪

针对复杂跟踪条件下目标的鲁棒跟踪和精确尺度估计问题,提出了一种基于多层卷积特征融合的目标尺度自适应鲁棒跟踪算法。算法首先利用VGG-Net-19深层卷积网络架构提取目标候选区域的多层卷积特征,通过相关滤波算法构建二维定位滤波器,得到多层卷积特征并进行加权融合,从而确定目标的中心位置;然后通过对目标区域进行多尺度采样,提取其HOG特征构建一维尺度相关滤波器,确定目标的最佳尺度。在复杂跟踪条件下的实验结果表明,与6种当前主流跟踪算法相比,该算法取得了最好的跟踪成功率与精度,同时在跟踪过程中较好地实现了对目标快速尺度变化的自适应跟踪,且具有较快的跟踪速率。     

基于自适应多层卷积特征决策融合的目标跟踪

针对在复杂环境中目标尺度变化、形状变化以及场景光照变化、背景干扰等因素导致的目标跟踪稳定性下降问题,提出一种基于自适应多层卷积特征决策融合的目标跟踪算法。首先,通过卷积神经网络VGG-Net-19提取目标候选区域的多层卷积特征;其次,在相关滤波模型框架下,利用这些卷积特征构建多个弱跟踪器;接着,根据每个弱跟踪器的决策损失变化自适应地调节它们的决策权重,完成基于多层卷积特征的目标位置估计;然后,根据尺度相关滤波模型在目标中心区域进行多尺度采样,并利用相邻帧的尺度变化先验分布完成对目标尺度的预测。选取51组具有多种挑战因素的视频序列对所提算法的跟踪性能进行测试。实验结果表明,与当前主流的目标跟踪算法相比,所提算法取得了更高的跟踪精度和成功率,同时可以较好地适应目标的尺度变化,并且在目标发生形变、场景出现光照变化及背景干扰等复杂条件下仍具有较好的跟踪鲁棒性。     

基于核相关的尺度自适应视觉跟踪

针对视觉跟踪中目标尺度变化对准确跟踪的不利影响,提出一种基于核相关的尺度自适应视觉跟踪算法。首先,通过建立核岭回归模型构建二维核相关定位滤波器,采用融合后的多通道特征对滤波器进行训练,提高目标定位的精度;然后,对目标区域进行多尺度采样,样本缩放后提取其特征,并构造为一维特征,以此构建一维核相关尺度滤波器,估计出目标的最佳尺度。在OTB2013平台上的实验结果表明,与8种当前主流的跟踪算法相比,本文算法的跟踪精度和成功率均有优势。在尺度变化条件下,本文算法在快速准确跟踪的同时,较好地实现了对目标尺度的自适应跟踪。     

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。     

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。     

基于光谱匹配降维和特征融合的高光谱目标跟踪

针对现有高光谱视频目标跟踪算法在目标尺度发生变化时容易出现跟踪精度下降的问题,提出一种基于光谱匹配降维和特征融合的高光谱目标跟踪算法。首先,利用目标局部光谱和阈值来估计目标光谱,并利用目标光谱与高光谱图像进行朴素相关,实现高光谱图像降维,从而提取目标的深度特征。然后,利用局部方差判断目标区域,提取目标的3D方向梯度直方图（HOG）特征。为保留高光谱图像的光谱信息以及深度特征的语义信息,利用通道卷积融合的方法,得到更具辨别力的融合特征。最后,将融合特征送入相关滤波器,通过尺度池思想提高算法在目标尺度变化挑战下的跟踪鲁棒性。实验结果表明,所提跟踪算法在目标尺度变化挑战下具有更好的性能。     

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。     

基于核循环结构的自适应特征融合目标跟踪

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。     

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。     

基于特征融合的长时目标跟踪算法

针对长时目标跟踪中目标遮挡、目标出视野等因素导致的目标失跟问题,提出一种基于特征融合的长时目标跟踪算法,提高目标跟踪的速度和稳健性。首先,融合目标方向梯度直方图特征、颜色空间特征和局部敏感直方图特征,来增强算法在复杂情况下的特征判别力,提高目标跟踪的稳健性,并对融合特征进行降维来提高目标跟踪的速度;然后,通过额外的一维尺度相关滤波器来获得目标最优的尺度估计,并通过正交三角分解来无损降低计算复杂度;最后,自适应确定目标检测阈值,在目标遮挡或出视野导致目标失跟时,通过EdgeBoxes方法提取目标候选区域,利用结构化支持向量机重新检测目标位置达到长时跟踪的目的。在标准跟踪数据集OTB2015和UAV123上进行实验。结果表明,本文算法较对比算法中最优算法目标跟踪平均精度提升5.0%,目标跟踪平均成功率提升2.6%,目标跟踪平均速度为28.2 frame/s,可满足跟踪的实时性要求。在目标受到遮挡、出视野等情况下,该算法仍能够对目标进行持续准确的跟踪。     

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.     

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。     

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。     

融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪

针对全卷积孪生网络目标跟踪算法(Siamfc)在严重遮挡、旋转、光照变化、尺度变化等情况下容易出现跟踪失败的问题,提出了一种融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪算法。将孪生神经网络提取到的低层结构特征与高层语义特征进行有效融合,以提高特征的表征能力;利用模板自适应策略在线更新模板,以提高算法在遮挡和旋转等情况下跟踪的精确度。与此同时,将基于颜色直方图特征的扰动感知模型引入到算法中,通过加权融合的方式获得目标响应得分图,以此估计出目标的位置,并利用相邻帧尺度自适应策略估计出目标最佳尺度。为验证本文算法的效果,利用公开数据集测试所提算法性能,并与多种跟踪方法进行对比。实验结果表明:在2015目标跟踪标准测试数据集下本文所提算法总体跟踪精确度为0.945,总体成功率为0.929,相比Siamfc算法分别提高了2.9%和2.8%,在无人机航拍测试数据集中本文所提算法也具备较高的精确度与成功率,获得的跟踪效果良好。     

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。     

基于自适应卷积特征的目标跟踪算法

针对空间正则化相关滤波(SRDCF)跟踪算法在目标跟踪中旋转变化、超出视野和严重遮挡情况下存在跟踪失败的问题,提出了一种基于自适应卷积特征的目标跟踪算法。对VGG-Net模型中conv3-4层卷积特征进行主成分分析,利用自适应降维技术将conv3-4层特征维数由256维降至130维。在检测区域求取分类器最大响应位置及其目标尺度信息,并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。计算跟踪位置的峰旁比,选取可靠跟踪结果,更新模型。采用OTB-2015评估基准的100组视频序列进行测试,并与38种跟踪方法进行对比,验证了本文算法的有效性。实验结果表明:本文算法跟踪精度为0.804,成功率为0.607,排名第一,与SRDCF算法相比,两者分别提高了1.9%和1.5%。针对目标发生旋转变化、超出视野和严重遮挡等复杂情况,本文算法均具有较强的稳健性。     

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。     

自适应特征选择的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波方法对快速运动与快速变形的目标跟踪稳定性较差的问题,提出一种自适应特征选择的相关滤波跟踪算法。利用位置滤波器和颜色概率模型提取候选区域中的基础特征,对基础特征以不同的权重分配方式进行融合,得到多个融合特征。对融合特征进行可信度判定,选择可信度较高的融合特征作为当前帧的跟踪特征,估计出目标的候选位置。若最高可信度低于可信度阈值,启动检测器重新检测目标位置,否则候选位置即为目标最终位置。与此同时,对目标模型进行更新,确保模型对目标描述的准确性。在标准数据集OTB50和OTB100上进行大量实验,测试结果表明,所提出的跟踪方法在运动模糊、光照变化、快速运动等条件下具有较高的跟踪准确率和较好的稳健性。     

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。