江苏科技大学电子信息学院, 江苏 镇江 212000
为了减少目标跟踪过程中漂移情况的发生,提出一种基于高斯约束输出的上下文相关滤波跟踪算法。该方法通过假设跟踪目标的输出响应服从高斯分布,利用高斯分布的性质可以得出约束输出的具体表现形式;再利用约束输出和相关滤波知识可得到一个可迭代的滤波参数;根据设定的约束条件,对跟踪器中的滤波器进行选择性更新。采用OTB-2013评估基准中的50组视频序列验证了所提算法的有效性, 并与其他跟踪算法进行了对比。实验结果表明,所提算法的目标跟踪综合性能明显提升,并且相比于近年来的其他算法也有明显的优势。
机器视觉 目标跟踪 目标漂移 上下文感知 高斯约束输出 激光与光电子学进展
2020, 57(4): 041508
