基于可变形模型的目标跟踪算法

作     者：马俊凯 罗海波 常铮 惠斌 周晓丹 侯德飞 Ma Junkai;Luo Haibo;Chang Zheng;Hui Bin;Zhou Xiaodan;Hou Defei

作者机构：中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院光电信息处理实验室辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100049 空军驻湖北地区军事代表室湖北武汉430000 空军装备部装备采购局北京100843 

出 版 物：《红外与激光工程》 (Infrared and Laser Engineering)

年 卷 期：2017年第46卷第9期

页      面：292-300页

核心收录：

学科分类：13[艺术学] 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）] 08[工学] 1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0704[理学-天文学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0702[理学-物理学] 

主　　题：可变形模型 结构化分类器 在线学习 目标跟踪 

摘      要：近年来目标跟踪技术的研究已经有了很大的进展,但目标的遮挡和形变仍然是目标跟踪算法面临的重大挑战。针对这些问题提出了一种基于可变形模型的目标跟踪算法。首先,利用可变形模型对跟踪目标进行表达,该模型将目标分为若干子块,目标的特征由局部子块特征和全局特征共同构成。将目标的特征和子块之间的空间关系结合起来,给出了对目标的一个统一的相似度度量函数。然后,在线训练一个结构化输出支持向量机作为分类器,该分类器的输出是可变形模型中目标的结构化描述。利用该分类器可以在视频及图像序列中准确地检测到目标,完成跟踪。通过实验比较,该算法的跟踪性能优于其他主流跟踪算法,尤其在目标发生遮挡和形变的时候仍能准确跟踪。