融合DSST和KCF的尺度自适应跟踪算法

• 作 者: 胡云层 路红 杨晨 花湘 彭俊
• 机 构: 南京工程学院自动化学院
• 出 处: 计算机工程与设计
• 发表日期: 2019年12期
• 关键词: 核相关滤波 目标跟踪 判别型尺度空间跟踪 尺度变化 实时性 kernelized correlation filtersobject trackingDSSTs
• 基金项目: 国家自然科学基金项目(61305011),江苏省自然科学基金项目(BK20150793),江苏省产学研合作基金项目(BY2018005),江苏省科技副总基金项目(FZ20180011)

针对核相关滤波(kernelized correlation filters,KCF)算法无法对目标尺度变化做出响应,和判别型尺度空间跟踪(discriminative scale space tracking,DSST)算法计算效率较低,难以实现实时跟踪的问题,提出一种融合KCF与DSST的跟踪算法。用最小二乘法获得位置滤波器,检测候选样本并估计目标位置;从目标位置中心提取33种不同尺度下的梯度直方图特征作为样本训练获得尺度滤波器;在目标位置应用尺度滤波器来获得目标尺寸的准确估计。实验结果表明,该