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光学精密工程 2016年第9期24卷 2293-2301页

作者：王春平王暐刘江义付强徐艳军械工程学院2系河北石家庄050003

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,... 详细信息

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。

关键词：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

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基于金字塔特征的核相关滤波跟踪算法

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探测与控制学报 2017年第1期39卷 66-70页

作者：王春平王暐李军乔自红解放军军械工程学院解放军63813部队解放军63612部队

针对核相关滤波跟踪算法(Kernelized Correlation Filter tracking,KCF)对特征表达敏感的问题,提出了基于金字塔特征的KCF跟踪算法。该算法通过实验分析发现不同空间尺度上的HOG特征具有不同的目标-背景判别力和定位能力。基于该观测,... 详细信息

针对核相关滤波跟踪算法(Kernelized Correlation Filter tracking,KCF)对特征表达敏感的问题,提出了基于金字塔特征的KCF跟踪算法。该算法通过实验分析发现不同空间尺度上的HOG特征具有不同的目标-背景判别力和定位能力。基于该观测,融合多个尺度上的HOG特征提出了一种金字塔HOG特征,并将该金字塔特征应用于多通道的KCF跟踪框架。实验分析表明,该金字塔特征有效提高了KCF在多达50个视频序列上的跟踪性能。相比于原始KCF算法,所提算法在跟踪精度和成功率典型值上的性能提升分别为5%和4.6%。

关键词：视觉跟踪核相关滤波跟踪金字塔特征 HOG特征

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基于核相关滤波的目标跟踪算法研究及改进

基于核相关滤波的目标跟踪算法研究及改进

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作者：刘洋北京理工大学

学位级别：硕士

精确制导武器的关键技术是精确制导技术,而图像目标跟踪是精确制导技术的一种典型应用技术。如何实现对图像目标的快速而稳定地跟踪,一直都是图像制导技术研究领域的重点和难点问题。本文针对复杂背景下的目标实时性跟踪进行了研究,主... 详细信息

精确制导武器的关键技术是精确制导技术,而图像目标跟踪是精确制导技术的一种典型应用技术。如何实现对图像目标的快速而稳定地跟踪,一直都是图像制导技术研究领域的重点和难点问题。本文针对复杂背景下的目标实时性跟踪进行了研究,主要工作包括以下三部分:第一部分,对核相关滤波跟踪算法进行了研究分析,包括其模型训练环节以及目标检测环节,详细地研究了基于循环矩阵的稠密样本采样方法。针对核相关滤波跟踪无法估计目标尺度的不足,本文提出了尺度金字塔目标尺度搜索策略,将跟踪器扩展成两级,第一级确定目标在二维位置空间中的坐标位置,第二级在该位置处构建尺度金字塔搜索空间,在尺度空间中确定目标的最佳尺度。实验证明本文算法有效解决目标尺度变化问题。第二部分,针对长时间目标跟踪任务对跟踪算法提出的挑战,本文对核相关滤波跟踪算法做了两点改进。首先,在模型更新时引入目标初始模型从而抑制模型漂移。其次,增加目标检测模块。当目标跟踪失败时,算法切换至目标检测模块。目标检测模块采用两级检测器,第一级检测器由方差分类器构成,第二级采用核相关滤波器。第三部分,目标跟踪实验以及结果分析。首先研究了目标跟踪算法的客观评价体系,包括评价指标与测试视频集。然后,验证了本文算法相对于核相关滤波跟踪算法改进的有效性,最后,进行了算法对比分析。将本文算法与当前其他的优秀目标跟踪算法进行效果对比与分析,实验结果表明本文算法不仅在跟踪精度上还是在跟踪鲁棒性上均优于参与对比的其他跟踪算法。

关键词：核相关滤波跟踪核方法模型漂移抑制尺度变化长时间跟踪

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基于深度学习辅助的动态人脸跟踪方法

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浙江工业大学学报 2018年第5期46卷 481-486页

作者：潘今一王钦王伟王亚蒙刘建烽浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023

动态人脸跟踪过程中,现有的跟踪算法存在快速运动、遮挡和频繁进出摄像机视野下无法及时判定跟踪漂移导致跟踪失败,而目标再出现时作为新的目标进行跟踪.针对以上难题,提出一种融合跟踪校验和深度学习识别辅助的动态人脸跟踪算法(Kernel... 详细信息

动态人脸跟踪过程中,现有的跟踪算法存在快速运动、遮挡和频繁进出摄像机视野下无法及时判定跟踪漂移导致跟踪失败,而目标再出现时作为新的目标进行跟踪.针对以上难题,提出一种融合跟踪校验和深度学习识别辅助的动态人脸跟踪算法(Kernelized correlation filter with verification and recognition,KCFVR).跟踪算法核心是结合核相关滤波框架,通过跟踪校验算法判定人脸目标是否跟踪漂移导致跟踪失败;在目标重新出现时,结合深度学习网络识别辅助方法判定是否为新目标.实验结果表明:跟踪校验算法及时减少跟踪误差积累,识别辅助算法在跟踪成功率及识别精度上,都取得较优的实验结果,实现同一人脸目标的实时、持续跟踪.

关键词：肤色检测人脸检测核相关滤波跟踪跟踪校验识别辅助

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特征择优和坐标修正的相关滤波跟踪算法研究

特征择优和坐标修正的相关滤波跟踪算法研究

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作者：李高飞南京信息工程大学

学位级别：硕士

目标跟踪一直是计算机视觉中非常重要的研究内容,相关研究人员做了大量工作。但是目标跟踪领域依然存在众多问题,为实现更加鲁棒的跟踪过程,本文着重在传统核相关滤波跟踪框架的基础上,通过结合现有的跟踪算法以及深度卷积网络。主要做... 详细信息

目标跟踪一直是计算机视觉中非常重要的研究内容,相关研究人员做了大量工作。但是目标跟踪领域依然存在众多问题,为实现更加鲁棒的跟踪过程,本文着重在传统核相关滤波跟踪框架的基础上,通过结合现有的跟踪算法以及深度卷积网络。主要做了以下几点工作。针对传统核跟踪算法单一特征的局限性、目标模板和特征外观模板更新的不足,提出了一种多通道特征和择优并行更新的核相关滤波跟踪算法。采用多通道特征提取方式:上支路采用卷积神经网络提取深度特征,下支路则将HOG特征和CN特征相结合用于训练与跟踪。采用新的目标模板和特征外观模板更新方式:择优并行更新,取不同支路当前帧的最大响应值作为最佳目标位置,下一帧中两个支路的模板更新采用前一帧最优位置的参数同时进行更新,直到跟踪结束,多支路的择优并行更新弥补了单一支路更新的不足。实验表明该算法能在不同挑战因子下实现更加鲁棒的跟踪过程。针对单层深度特征的局限性、目标最终预测值存在偏差的问题,提出了一种多层深度融合特征和坐标修正的核相关滤波跟踪。采用多层深度融合特征:提取VGG19的Conv3-4、Conv4-4、Conv5-4三个卷积层的输出特征,经过池化、拼接操作进行融合,用于训练和跟踪。采用坐标修正策略:通过首帧目标真值与首个目标预测位置求得修正因子、四个变换因子,通过缩放、平移操作得到最佳目标位置。在下一帧中,在预测的目标位置基础上求四个变换因子并确定最佳目标位置,后续帧模板采用最佳目标位置的参数进行更新,直到跟踪结束。实验表明该算法能够应对不同的挑战因子实现更加鲁棒的跟踪过程。

关键词：核相关滤波跟踪多通道特征择优并行更新深度融合特征坐标修正

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基于TLD框架的运动目标跟踪算法研究

基于TLD框架的运动目标跟踪算法研究

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作者：真昕欣东南大学

学位级别：硕士

目标跟踪作为计算机视觉领域的一项重要技术,为行为识别、视觉导航、智能监控等高级应用提供了基础,然而跟踪过程中,复杂的环境变化和目标自身的形态变化都给鲁棒跟踪带来了很大挑战。TLD跟踪框架将跟踪任务分解成帧间跟踪、模型在线学... 详细信息

目标跟踪作为计算机视觉领域的一项重要技术,为行为识别、视觉导航、智能监控等高级应用提供了基础,然而跟踪过程中,复杂的环境变化和目标自身的形态变化都给鲁棒跟踪带来了很大挑战。TLD跟踪框架将跟踪任务分解成帧间跟踪、模型在线学习和帧内检测三个子任务,给长时间目标跟踪问题提供了有效的思路。本文围绕长时间鲁棒跟踪问题,对基于TLD框架和核相关滤波的跟踪算法展开了研究,主要的工作包括以下三个方面:1、研究了核相关滤波跟踪中的多特征融合和高置信度更新问题,并根据融合特征和融合方式的不同,提出两种具体的实现。首先将特性上互补的方向梯度直方图（HOG）和颜色属性（CN）特征在特征层融合,提出融合HOG和CN的高置信度更新核相关滤波跟踪算法;然后通过响应图的峰值大小和旁瓣比计算跟踪结果的置信度,令跟踪器在置信度较高的情况下更新,避免不准确样本的干扰;接下来,在融合了传统特征的基础上,提取目标的CNN特征训练核相关滤波跟踪器,然后在响应层自适应融合传统特征和CNN特征的跟踪响应图,提出自适应融合传统特征和深度卷积特征的核相关滤波算法,根据最终的响应图来确定目标位置并控制跟踪器的高置信度更新。最后,通过对比实验评估了本章算法的跟踪性能。2、研究了基于TLD跟踪框架改进的目标跟踪算法。采用鲁棒性更好的多特征融合和高置信度更新的核相关滤波跟踪算法替换TLD原有的跟踪模块,并借助置信度机制进行失败自检测,以确保TLD框架跟踪模块功能的完整性;然后优化检测模块的目标搜索方式,令检测模块在跟踪模块预估的目标位置局部搜索,若跟踪模块跟踪失败,则进行全局搜索,如此以降低每帧全局搜索的计算量;为提高学习模块中目标模型的表征能力,提出了样本稀疏删除规则,删除表征能力弱的候选样本和目标模型中冗余的样本,从而避免样本的冗余和污染。在基准数据集OTB上的实验表明,改进后的TLD跟踪精度和速度有了显著提高,在光照变化、目标遮挡等复杂场景下的跟踪鲁棒性得到了明显提升,和其他先进的跟踪器进行比较,本文算法也展示出了优秀的跟踪性能。3、设计并实现了单目标跟踪系统软件。首先进行需求分析,将系统划分为序列获取、目标初始化、跟踪流程控制、结果展示、结果保存和结果分析六个功能模块,然后基于Python和QT平台实现了该系统的开发,并将本文提出的目标跟踪算法以及常用的跟踪算法集成到该系统中。最后,在该系统中验证了基于TLD框架改进的目标跟踪算法在实际拍摄场景中的跟踪鲁棒性。

关键词：目标跟踪跟踪-学习-检测核相关滤波跟踪特征融合跟踪置信度

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