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融合多层深度特征的核相关滤波跟踪算法

高技术通讯 2020年第2期30卷 126-133页

作者：李国友纪执安张凤煦燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

针对核相关滤波算法(KCF)难以处理目标尺度变化、旋转、遮挡等问题,本文在KCF的框架下提出了一种融合多层深度特征的抗遮挡目标跟踪算法。首先,在频域中,利用岭回归分类器训练VGG-2048上的conv3和conv6两层深度特征,分别得出置信度,将... 详细信息

针对核相关滤波算法(KCF)难以处理目标尺度变化、旋转、遮挡等问题,本文在KCF的框架下提出了一种融合多层深度特征的抗遮挡目标跟踪算法。首先,在频域中,利用岭回归分类器训练VGG-2048上的conv3和conv6两层深度特征,分别得出置信度,将两者特征加权相连,替代原KCF的方形梯度直方图(HOG)特征,同时引入第1帧目标的残留信息,获得更为出色的位置响应输出。然后,针对遮挡问题,提出一种响应峰值判断抗遮挡机制。最后,通过双线性插值建立深度特征尺度池,解决目标尺度问题。在测试集(OTB-100)上的实验结果表明,改进后的算法能解决复杂环境下的目标跟踪问题,算法具有鲁棒性。

关键词：核相关滤波算法(KCF) 深度特征响应峰值尺度池鲁棒性

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基于改进SAMF的移动机器人目标跟踪算法

火力与指挥控制 2023年第9期48卷 144-151页

作者：申春兰储开斌张继常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213164 常州大学阿里云大数据学院江苏常州213164

针对移动机器人目标跟踪过程中目标尺度变化遮挡等问题,提出一种基于改进SAMF的目标跟踪算法,将SAMF算法尺度池扩展为9个,增强算法对目标尺度变化的鲁棒性,采用平均峰值相关能量作为模板更新指标,控制模板的更新。利用OTB100数据集和自... 详细信息

针对移动机器人目标跟踪过程中目标尺度变化遮挡等问题,提出一种基于改进SAMF的目标跟踪算法,将SAMF算法尺度池扩展为9个,增强算法对目标尺度变化的鲁棒性,采用平均峰值相关能量作为模板更新指标,控制模板的更新。利用OTB100数据集和自行采集的移动机器人目标对改进算法进行验证,结果表明改进算法的精度和成功率有很大提升,可实现移动机器人在目标尺度变化和被遮挡情况下的稳定跟踪。

关键词： SAMF算法移动机器人尺度池平均峰值相关能量

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特征融合的尺度自适应核相关跟踪算法

计算机工程与设计 2022年第2期43卷 420-426页

作者：叶秋笛袁亮吕凯新疆大学机械工程学院新疆乌鲁木齐830047

针对KCF算法在跟踪过程中面对复杂场景、尺度变化等问题效果欠佳的问题,提出一个采用KCF跟踪器的特征融合的尺度自适应核相关跟踪算法。提出一种方向梯度直方图和颜色直方图特征的特征融合方法;采用一种含有7个固定尺度因子的尺度池,采... 详细信息

针对KCF算法在跟踪过程中面对复杂场景、尺度变化等问题效果欠佳的问题,提出一个采用KCF跟踪器的特征融合的尺度自适应核相关跟踪算法。提出一种方向梯度直方图和颜色直方图特征的特征融合方法;采用一种含有7个固定尺度因子的尺度池,采用响应最大的尺度更新当下尺度;使用平均相关峰值能量作为模板更新的指标,控制响应更新。将改进算法在OTB-100数据集中与近年来流行跟踪算法进行对比实验,实验结果表明,改进算法在性能上较KCF算法在精度和成功率上分别提高了10.3%和16.3%,可实现目标的鲁棒性跟踪。

关键词：目标跟踪相关滤波器颜色直方图尺度池平均相关峰值能量

基于核相关滤波在复杂场景中的目标跟踪算法研究

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基于核相关滤波在复杂场景中的目标跟踪算法研究

作者：束庆中新疆大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的进步,计算机视觉领域得到了很大的发展。目标跟踪技术作为计算机视觉领域里的重要组成部分也越来越受到人们的关注。但在实际应用过程中,当目标在移动时,会出现形态变化、尺度变化和快速移动等现象。在跟踪过程中,还会... 详细信息

随着互联网技术的进步,计算机视觉领域得到了很大的发展。目标跟踪技术作为计算机视觉领域里的重要组成部分也越来越受到人们的关注。但在实际应用过程中,当目标在移动时,会出现形态变化、尺度变化和快速移动等现象。在跟踪过程中,还会遇到光照变化、背景干扰、遮挡和视界外等复杂情况,这些因素都会导致跟踪精度下降,降低跟踪的鲁棒性,给目标跟踪技术带来很大的挑战。针对上述因素造成的干扰,本文在核相关滤波的基础上,采用多特征融合、尺度估计、遮挡检测机制和自适应模型更新方法对目标跟踪算法进行改进。主要的研究内容如下所示:1.针对目标跟踪在复杂环境下遇到的问题,提出了一种多特征融合的目标重定位跟踪算法。首先,提出了一种多特征加权融合算法。由于每种特征在不同的环境下具有不同的优势,本文结合HOG(Histogram of Oriented Gradient,方向梯度直方图)、CN(Color Name,颜色名)、ULBP(Uniform Local Binary Pattern,等价局部二值模式)和图像边缘特征,然后分别计算各个特征分量的相关响应值,再采用加权系数法对每种特征分量进行自适应融合。其次,针对目标遮挡问题,引入一种遮挡判断机制,通过计算相邻两帧之间的APCE(Average Peak to Correlation Energy,平均峰值相关能量)差值来判断目标当前是否有遮挡的情况,当目标被遮挡时采用融合加权滤波对目标进行重新定位。第三,建立尺度池,采用分类搜索的方法训练尺度滤波器。最后,提出了一种自适应模型更新策略。在公开的数据集上的实验结果表明,改进算法在复杂场景下的鲁棒性和精度均有所提高。2.为了解决传统特征对目标外观表达能力不足的问题,提出一种将传统相关滤波算法与深度特征相结合的算法。首先,在特征提取方面,使用HOG特征,CN特征和深度特征进行加权融合,同时利用方差对深度特征进行筛选以及主成分分析法对CN特进行降维,减少特征提取的计算量,提高算法的运行速度;其次,针对目标遮挡问题进行细化分析,通过计算目标模板之间相关系数来对遮挡程度进行分类,对不同的遮挡程度分别使用不同的方法进行抗遮挡处理;最后,计算当前帧和历史帧的跟踪置信度,同时设定阈值,使得算法能自适应进行模型更新。我们在公开数据集上进行了对比实验,结果表明,所提算法在复杂场景下的精度和鲁棒性都有大幅度的提高。

关键词：核相关滤波特征融合遮挡机制尺度池模型更新

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基于ZYNQ的动态目标跟踪技术研究

基于ZYNQ的动态目标跟踪技术研究

作者：于昊充沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

随着人工智能的崛起,社会智能化的普及,计算机视觉已然成为人工智能领域十分重要的一部分。目标跟踪作为计算机视觉的核心技术之一,已经在无人飞行器、精确制导、视频监控等领域中得到广泛应用。然而更加稳定的目标跟踪算法若要在负载... 详细信息

随着人工智能的崛起,社会智能化的普及,计算机视觉已然成为人工智能领域十分重要的一部分。目标跟踪作为计算机视觉的核心技术之一,已经在无人飞行器、精确制导、视频监控等领域中得到广泛应用。然而更加稳定的目标跟踪算法若要在负载能力有限的硬件平台上实现实时跟踪,需要所应用的硬件平台具有较强的计算能力。本课题为了能够实现改进后的跟踪算法在硬件平台进行较为稳定的实时跟踪,选择计算复杂度相对较小的KCF目标跟踪算法,采用ZYNQ平台作为目标跟踪的硬件平台,实现算法在该硬件平台上的移植。首先,针对KCF算法因目标剧烈运动导致跟踪失败问题,本文将HOG特征与CN特征进行线性融合来代替传统的HOG特征来提高跟踪精度;针对KCF算法因遮挡导致跟踪失败问题,本文提出多峰值检测更新机制,利用APCE更新准则对跟踪器进行更新,通过判断是否存在唯一峰值来决定跟踪器是否更新;针对KCF算法因目标尺度变化导致跟踪失败问题,本文在跟踪器更新之后加入尺度池设计,通过计算所有尺度对应的响应值来判断更新后的尺度大小。其次,基于ZYNQ进行跟踪算法移植,在算法的测试平台设计中,使用摄像头对目标进行采集,将采集后的数据存储至DDR中进行缓存,再将DDR中数据读出至算法模块进行跟踪计算,最后通过HDMI来进行显示。在算法的硬件移植过程中,针对FPGA的计算特点,将目标特征改用HSV特征,核相关计算采用线性核函数。在根据算法结构将算法分成五个重要模块,分别为特征提取模块、二维FFT模块、核相关计算模块、响应值计算模块以及模型更新模块,并完成所有模块的设计。最后,通过OTB-100对改进后KCF算法与传统KCF算法进行评估,改进后KCF算法相较于传统KCF算法在鲁棒性与跟踪成功率上均有明显提升。对移植后的算法模块进行仿真验证,在每个模块的时序仿真中,均可实现预期的时序波形,并在硬件平台对算法进行测试,测试结果表明本课题设计的跟踪系统可以对目标进行正确跟踪,满足设计要求。本课题研究的硬件跟踪系统,对使用硬件加速复杂跟踪算法的研究增加了更多的方法与可能性。

关键词：线性融合多峰值检测尺度池 ZYNQ 算法移植

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基于弹目关系的多尺度跟踪方法研究

舰船电子工程 2020年第5期40卷 40-42,51页

作者：石胜斌陈栋胡子阳雷鸣陆军炮兵防空兵学院高过载弹药制导控制与信息感知实验室合肥230031 陆军炮兵防空兵学院研究生大队合肥230031

针对弹载视频目标跟踪过程中,由于目标尺度变换导致跟踪精度下降的问题,论文基于SAMF算法,结合弹目运动关系对该算法进行改进,通过定量对比实验,得出了适用于特定场景的尺度自适应跟踪算法。该算法对于弹目运动关系已知的弹载视频目标... 详细信息

针对弹载视频目标跟踪过程中,由于目标尺度变换导致跟踪精度下降的问题,论文基于SAMF算法,结合弹目运动关系对该算法进行改进,通过定量对比实验,得出了适用于特定场景的尺度自适应跟踪算法。该算法对于弹目运动关系已知的弹载视频目标跟踪精度,较单一尺度的KCF算法以及传统SAMF算法均有提升,且跟踪速度为65fps,兼顾了准确性与实时性的要求。为弹载目标跟踪算法的性能提升提供了新思路。

关键词：弹目关系目标跟踪 SAMF 尺度池

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一种核相关滤波器的多尺度目标跟踪方法

电子科技 2018年第10期31卷 1-5,10页

作者：李远状韩彦芳于书盼上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

针对传统的核相关滤波器(KCF)跟踪算法无法解决目标尺度变化并导致目标丢失的问题,文中提出了一种尺度自适应核相关滤波分类器。首先利用核岭回归方法对由循环移位得到的大量目标图像样本进行训练得到核相关滤波分类器;然后建立多尺度... 详细信息

针对传统的核相关滤波器(KCF)跟踪算法无法解决目标尺度变化并导致目标丢失的问题,文中提出了一种尺度自适应核相关滤波分类器。首先利用核岭回归方法对由循环移位得到的大量目标图像样本进行训练得到核相关滤波分类器;然后建立多尺度待检测图像集,通过相关滤波器求取最大响应以得到当前目标位置与尺度信息;最后利用新目标图像为训练样本在线更新目标的尺度和外观信息。为了验证算法的有效性,在数据集中选取10组测试序列进行验证,并同时与KCF、DSST、CN等优秀算法进行对比。实验结果表明,所提算法能更好的适应尺度变化的跟踪,且跟踪精度有所提升。

关键词：目标跟踪核相关滤波核岭回归循环移位尺度池自适应尺度