資料介紹
針對傳統(tǒng)相關(guān)濾波跟蹤器在目標(biāo)尺度變化和部分遮擋時效果不佳等問題,基于KCF提出了一種全局塊與局部塊協(xié)作的分塊跟蹤算法。該算法首先根據(jù)目標(biāo)的外觀特征,對跟蹤目標(biāo)進行水平或垂直分抉,并分別訓(xùn)練兩個局部濾波器和一個全局濾波器;然后在跟蹤過程中使用局部濾波器對局部抉進行跟蹤,并根據(jù)局部抉的跟蹤結(jié)果對全局塊的中心點位置進行初始預(yù)測。最后通過全局濾波器確定目標(biāo)的最終位置,并將相關(guān)更新和尺度參數(shù)反饋給局部濾波器,以更新全局濾波器和局部濾波器。此外,不同于KCF使用單一的HOG特征,該算法合并了CN特征,改善了HOG特征對目標(biāo)形變和運動模糊的表達能力。另外,為解決目標(biāo)部分遮擋導(dǎo)致的模型漂移問題,提出了一種基于有效局部塊來指導(dǎo)模型更新的方法,并給出了有效局部塊的評價標(biāo)準(zhǔn)。同時,該算法通過分析前后兩幀局部塊之間的距離變化對目標(biāo)的尺度進行估計,解決了因目標(biāo)尺度變化帶來的跟蹤失敗問題。實驗在包含100個視頻序列的公共數(shù)據(jù)集OTB-100上進行,在評價指標(biāo)上,以AUC得分為主,DP和OP為輔,對算法的性能進行評估。實驗結(jié)果表明:所提出的算法能有效應(yīng)對尺度變化和部分遮擋的問題,AUC得分在KCF的基礎(chǔ)上提升了10%,總體性能也比KCF的其他4個改進算法更優(yōu),處理速度達到32fps。
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