基于高置信度更新策略的高速相关滤波跟踪算法

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光学学报

ESCI,EI,SCOPUS,CJCR,CSCD,北图

2019年第39卷第04期3页

基于高置信度更新策略的高速相关滤波跟踪算法

林彬 ¹李映 ²

录用时间：2018-10-17

论文栏目

机器视觉

作者单位

¹ 西北工业大学计算机学院；桂林理工大学

² 西北工业大学计算机学院；陕西省语音与图像信息处理重点实验室

论文摘要

为满足在线目标跟踪算法的实时性需求并提高算法的鲁棒性，提出了一种基于高置信度更新策略的相关滤波跟踪算法。首先，在目标区域提取并融合多特征构建鲁棒的外观表达，并计算投影矩阵对特征进行降维以提高算法的运行效率；然后，通过相关滤波器寻找最大响应值快速定位目标中心；最后，利用最大响应值和平均峰值相关能量两个指标设计了一种高置信度更新策略，即满足高置信度条件才进行尺度估计和滤波器模型更新操作，从而避免了冗余的尺度和模型更新处理导致的跟踪漂移，并进一步提高了算法的速度。实验结果表明，本文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，平均速度达到122.3帧/秒。

机器视觉目标跟踪相关滤波尺度估计模型更新

引用本文

林彬, 李映. 基于高置信度更新策略的高速相关滤波跟踪算法[J]. 光学学报, 2019, 39(04): 3.

DOI：10.3788/aos201939.04机器视觉03

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