摘要
针对目标跟踪中尺度变化和表观剧烈变化导致的目标跟踪不稳定问题,设计了多通道特征融合的尺度估计策略,提出了基于双相关滤波器的多通道尺度自适应目标跟踪算法。考虑到CN特征对姿态及尺度不敏感,以及HOG特征对光照变化和目标移动都有着较好稳定性,将CN、HOG以及灰度特征进行了特征融合,提升了对于目标表观变化的跟踪鲁棒性。在保证误差风险最小的前提下使用岭回归进行滤波器求解,同时建立了尺度滤波器实现了目标的多尺度判断,使得目标发生尺度变化时能保持稳定的跟踪。使用TB-100数据集在多场景下对算法进行性能测试,证明该算法在目标表观变化、尺度变换、背景干扰等情况下有良好的跟踪效果。
Aiming at the instability problem of target tracking caused by scale change and severe apparent change in target tracking,in this paper a multi-channel feature fused scale estimation strategy is designed,and a multi-channel scale adaptive target tracking algorithm based on double correlation filter is proposed.Considering that the features of CN are insensitive to attitude and scale,and the features of HOG have good stability to illumination change and target movement,the features of CN,HOG and gray scale are fused to improve the tracking robustness to target apparent change.On the premise of ensuring minimum error risk,the ridge regression is used to solve the filter.The scale filter is established to realize the multi-scale judgment of the target,so that when the target scale changes the tracking of the target remains stable.The TB-100 data set was used to test the performance of the algorithm in multiple scenarios.The experiment results show that the algorithm has good tracking effect under the conditions of target apparent change,scale transformation and background interference.
作者
韩晓微
王雨薇
谢英红
高源
鲁正
Han Xiaowei;Wang Yuwei;Xie Yinghong;Gao Yuan;Lu Zheng(School of Information Engineering,Shenyang University,Shenyang 110044,China;College of Information Science and Engineering,Northeastern University,Shenyang 110004,China)
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期73-81,共9页
Chinese Journal of Scientific Instrument
基金
国家自然科学基金(61503274)
沈阳市科技计划(18013015)
沈阳市双百工程计划(Z18-5-013)项目资助.
关键词
目标跟踪
相关滤波
尺度变换
多通道
特征融合
target tracking
correlation filtering
scale transformation
multi-channel
feature fusion
作者简介
韩晓微,1991年于大连理工大学获得学士学位,1997年和2005年分别于东北大学获得硕士和博士学位,2005年10月至2007年9月于北京大学从事博士后研究工作,现为沈阳大学教授,主要研究方向为人工智能、计算机视觉。E-mail:hxw69@163.com;王雨薇,2017年于沈阳大学获得学士学位,现为沈阳大学硕士研究生,主要研究方向为模式识别、图像处理。E-mail:1270506190@qq.com;高源,2012年于中国石油大学胜利学院获得学士学位,2016年于沈阳大学获得硕士学位,现为东北大学的博士研究生,主要研究方向为模式识别、图像处理。E-mail:gaoyuan012@163.com
