基于色度饱和度-角度梯度直方图特征的尺度自适应核相关滤波跟踪

作     者：王春平 王暐 刘江义 付强 徐艳 WANG Chun-ping;WANG Wei;LIU Jiang-yi;FU Qiang;XU Yan

作者机构：军械工程学院2系河北石家庄050003 

出 版 物：《光学精密工程》 (Optics and Precision Engineering)

年 卷 期：2016年第24卷第9期

页      面：2293-2301页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0835[工学-软件工程] 0702[理学-物理学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.61141009) 

主　　题：视觉跟踪 核相关滤波跟踪 特征融合 特征提取 尺度自适应跟踪 

摘      要：针对核相关跟踪算法(KCF)对特征敏感及无法跟踪尺度的问题,本文从特征提取和尺度自适应两个方面对核相关滤波跟踪算法进行了研究。提出了一种基于色度饱和度-角度梯度直方图特征的自适应核相关跟踪算法来改善KCF算法的跟踪性能。首先,研究了HSI颜色空间的特点,基于颜色和梯度是互补的图像特征,提出了一种融合了梯度和颜色的HHS-OG特征来有效提高原始KCF算法对目标和背景的判别力。其次,针对KCF无法处理目标尺度变化的问题,在跟踪的检测阶段采用一组固定的尺度因子进行图像块采样,根据得到的滤波响应图估计目标的最优位置和尺度。将所提算法在大量视频序列上进行了跟踪实验,结果显示其平均跟踪速度为37.5frame/s,跟踪精度和成功率分别提升了5.4%和10.1%。实验表明HHS-OG特征具有良好的目标-背景判别能力,能够实现鲁棒跟踪,而尺度自适应策略能较大程度地提高跟踪精度。