(湖南大学电气与信息工程学院 长沙 410082) (机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室(湖南大学) 长沙 410082) (tanjianhao@hnu.edu.cn)
出版日期: 2021-02-01基金资助:国家自然科学基金项目(61433016)；湖南省科技创新计划项目(2017XK2102)Visual Tracking Algorithm Based on Adaptive Spatial Regularization
Tan Jianhao, Zhang Siyuan(College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410082) (National Engineering Laboratory of Robot Visual Perception and Control Technology (Hunan University), Changsha 410082)
Online: 2021-02-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61433016) and the Science and Technology Innovation Program of Hunan Province (2017XK2102).摘要/Abstract
摘要： 为解决相关滤波类视觉跟踪算法中的边界效应问题，提出一种基于自适应空间正则化的视觉跟踪算法.在经典滤波模型中引入自适应空间正则化项，通过建立正则权重在相邻帧之间的关联，自适应调整当前帧的模型正则化权重，减小边界效应的影响.采用自适应宽高比的尺度估计策略，以及基于颜色直方图相似度的模型更新策略，抑制模型漂移，提高跟踪准确性.实验显示，该算法在UAV123，OTB2013，OTB2015这3个数据集上的跟踪成功率和精确度均高于所有对比的算法，且即使在复杂场景中也能保持良好的跟踪效果.特别是在出现运动模糊和目标在平面内旋转2种情况时，该算法的跟踪成功率较排名第2的算法分别提升了9.72个百分点和9.03个百分点，说明所提出的算法具有较好的适应性.
参考文献
相关文章 4
| [1] | 柳培忠，汪鸿翔，骆炎民，杜永兆. 一种结合时空上下文的在线卷积网络跟踪算法[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(12): 2785-2793. |
| [2] | 胡昭华,袁晓彤,李俊,何军. 基于目标分块多特征核稀疏表示的视觉跟踪[J]. 计算机研究与发展, 2015, 52(7): 1692-1704. |
| [3] | 周良毅, 王 智, 王营冠,. 基于动态遮挡阈值的多视角多目标协作追踪[J]. 计算机研究与发展, 2014, 51(4): 813-823. |
| [4] | 王向阳, 胡峰丽,. 一种基于位平面综合特征的彩色图像检索方案[J]. , 2007, 44(5): 867-872. |
PDF全文下载地址:
https://crad.ict.ac.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=4356
