【摘 要】
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目标跟踪技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,在现实生活中也有着广泛应用,比如无人驾驶、视频监控等。近年来,基于相关滤波跟踪方法自提出就得到广泛关注,因简单、高
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目标跟踪技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,在现实生活中也有着广泛应用,比如无人驾驶、视频监控等。近年来,基于相关滤波跟踪方法自提出就得到广泛关注,因简单、高效的特点使其迅速成研究热点。虽然,研究人员已提出许多新颖的方法和思路,但是由于跟踪问题本身的复杂性和跟踪场景的不确定性,在具体的场景中大都存在不同程度的缺陷。因此,要实现高效鲁棒的目标跟踪仍具有挑战性,尤其是在长时跟踪中,目标可能会经历严重遮挡、移出视野等情况。本文针对目标形变、遮挡和长时跟踪引起的模型偏移问题,建立稳健的目标外观模型和用于重新定位的检测器,以实现跟踪过程。本文主要工作如下:(1)针对跟踪过程中短时遮挡和形变问题,提出一种基于多特征的上下文自适应跟踪方法。首先使用融合多特征的相关跟踪器估计目标初始位置;然后利用上下文感知滤波器对目标位置进行准确预测;接着训练尺度滤波器对目标进行尺度估计;最后采用平均峰值能量和最大响应值对模型进行自适应更新。与9种经典跟踪器的仿真实验结果表明,所提方法的成功率和精度分别可以达到82﹪和89﹪,可有效处理短时遮挡和形变产生的漂移问题。(2)针对长时跟踪中的严重遮挡问题,提出一种基于互补模型和重检测的自适应长时跟踪算法。首先采用相对置信度的方式对训练得到的互补模型(多特征相关滤波器和全局颜色模型)进行融合,得到目标初始位置;然后在初始位置建立尺度金字塔用于尺度估计;最后采用历史可靠信息调整学习率以实现模型自适应更新。其中,当目标位置的响应值大于训练阈值,则说明目标位置可信,对跟踪器和检测器分别进行更新;当目标的响应值小于再检测阈值,表明跟踪器跟踪失败,则激活检测器,使用检测器对目标进行重定位。在100组视频序列上进行仿真实验,所给方法与经典长时跟踪算法TLD相比,在跟踪精度和成功率方面分别提升了40.5﹪和50.7﹪;相较于LCT则分别提升了7.3﹪和5.6﹪。
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