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基于双步相关滤波的目标跟踪算法

葛宝义 左宪章 胡永江 张岩

葛宝义, 左宪章, 胡永江, 张岩. 基于双步相关滤波的目标跟踪算法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(12): 1226004-1226004(10). doi: 10.3788/IRLA201847.1226004
引用本文: 葛宝义, 左宪章, 胡永江, 张岩. 基于双步相关滤波的目标跟踪算法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(12): 1226004-1226004(10). doi: 10.3788/IRLA201847.1226004
Ge Baoyi, Zuo Xianzhang, Hu Yongjiang, Zhang Yan. Object tracking algorithm based on two-step correlation filter[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(12): 1226004-1226004(10). doi: 10.3788/IRLA201847.1226004
Citation: Ge Baoyi, Zuo Xianzhang, Hu Yongjiang, Zhang Yan. Object tracking algorithm based on two-step correlation filter[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(12): 1226004-1226004(10). doi: 10.3788/IRLA201847.1226004

基于双步相关滤波的目标跟踪算法

doi: 10.3788/IRLA201847.1226004
基金项目: 

国家自然科学基金(51307183)

详细信息
    作者简介:

    葛宝义(1994-),男,硕士生,主要从事计算机视觉目标跟踪方面的研究。Email:boyge500@163.com

  • 中图分类号: TP391.4

Object tracking algorithm based on two-step correlation filter

  • 摘要: 针对目标跟踪中因目标遮挡、目标出视野导致的跟踪失败问题,为提高相关滤波目标跟踪算法的鲁棒性,提出了一种基于双步相关滤波的目标跟踪算法。首先根据方向梯度直方图特征不同单元大小目标表征的特点,提出双步相关滤波目标跟踪框架,在提高目标跟踪精度的同时保证了跟踪速度;然后融合多种目标特征,来获得目标更加全面的特征表征,以提高目标跟踪的鲁棒性;最后提出基于目标跟踪置信度指标的目标模板自适应更新策略,来解决目标遮挡时目标模板被污染的问题。实验在OTB100标准目标跟踪数据集上进行验证,通过与其他跟踪算法进行比较结果表明,该算法与其中最优跟踪算法相比,目标跟踪精度提升6.0%,目标跟踪成功率提升5.5%,平均跟踪速度为27.4 fps,保证了目标跟踪的实时性。实际目标跟踪应用中,在目标严重遮挡等情况下,该算法仍然可以对目标进行稳定精确地跟踪。
  • [1] Bolme D S, Beveridge J R, Draper B A, et al. Visual object tracking using adaptive correlation filters[C]//Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), 2010:2544-2550.
    [2] Henriques J F, Caseiro R, Martins P, et al. High-speed tracking with kernelized correlation filters[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2015, 37(3):583-596.
    [3] Li Y, Zhu J. A scale adaptive kernel correlation filter tracker with feature integration[C]//European Conference on Computer Vision, 2014:254-265.
    [4] Danelljan M, Hger G, Khan F S. Accurate scale estimation for robust visual tracking[C]//British Machine Vision Conference, 2014:65.1-65.11.
    [5] Ma C, Huang J B, Yang X, et al. Hierarchical convolutional features for visual tracking[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2015:3074-3082.
    [6] Liu T, Wang G, Yang Q. Real-time part-based visual tracking via adaptive correlation filters[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2015:4902-4912.
    [7] Zhang Difei, Zhang Jinsuo, Yao Keming, et al. Infrared ship-target recognition based on SVM classification[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(1):0104004. (in Chinese)
    [8] Luo Haibo, Xu Lingyun, Hui Bin, et al. Status and prospect of target tracking based on deep learning[J]. Infrared and Laser Engineering, 2017, 46(5):0502002. (in Chinese)
    [9] Danelljan M, Shahbaz K F, Felsberg M, et al. Adaptive color attributes for real-time visual tracking[C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2014:1090-1097.
    [10] Jiang Shan, Zhang Rui, Han Guangliang, et al. Moving object tracking based on multi-feature fusion in the complex background gray image[J]. Chinese Optics, 2016, 9(3):320-328. (in Chinese)
    [11] Wang Wei, Wang Chunping, Li Jun, et al. Correlation filter tracking based on feature fusing and model adaptive updating[J]. Optics and Precision Engineering, 2016, 24(8):2059-2066. (in Chinese)
    [12] Yang Dedong, Cai Yuzhu, Mao Ning, et al. Long-term object tracking based on kernelized correlation filters[J]. Optics and Precision Engineering, 2016, 24(8):2037-2049. (in Chinese)
    [13] Wang M, Liu Y, Huang Z. Large margin object tracking with circulant feature maps[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017:21-26.
    [14] Wu Y, Lim J, Yang M H. Object tracking benchmark[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence, 2015, 37(9):1834-1848.
    [15] Babenko B, Yang M H, Belongie S. Visual tracking with online multiple instance learning[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2009:983-990.
    [16] Kalal Z, Matas J, Mikolajczyk K. P-N learning:Bootstrapping binary classifiers by structural constraints[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2010:49-56.
    [17] Hare S, Saffari A, Torr P H S. Struck:Structured output tracking with kernels[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence, 2016, 38(10):2096-2109.
    [18] Zhang Lei, Wang Yanjie, Sun Honghai, et al. Adaptive scale object tracking with kernelized correlation filters[J]. Optics and Precision Engineering, 2016, 24(2):448-459. (in Chinese)
  • [1] 徐云飞, 张笃周, 王立, 华宝成.  非合作目标局部特征识别轻量化特征融合网络设计 . 红外与激光工程, 2020, 49(7): 20200170-1-20200170-7. doi: 10.3788/IRLA20200170
    [2] 陈宇, 温欣玲, 刘兆瑜, 马鹏阁.  稀疏自动编码器视觉特征融合的多弹分类算法研究 . 红外与激光工程, 2018, 47(8): 826004-0826004(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0826004
    [3] 程全, 樊宇, 刘玉春, 王志良.  多特征融合的车辆识别技术 . 红外与激光工程, 2018, 47(7): 726003-0726003(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0726003
    [4] 曲蕴杰, 莫宏伟, 王常虹.  一种用于无人机的目标颜色核相关跟踪算法研究 . 红外与激光工程, 2018, 47(3): 326001-0326001(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0326001
    [5] 邵春艳, 丁庆海, 罗海波, 李玉莲.  采用高维数据聚类的目标跟踪 . 红外与激光工程, 2016, 45(4): 428002-0428002(10). doi: 10.3788/IRLA201645.0428002
    [6] 张冬晓, 何永强, 胡文刚, 陈一超.  自适应红外隐身系统的背景投影建模 . 红外与激光工程, 2016, 45(3): 304001-0304001(7). doi: 10.3788/IRLA201645.0304001
    [7] 邢运龙, 李艾华, 崔智高, 方浩.  改进核相关滤波的运动目标跟踪算法 . 红外与激光工程, 2016, 45(S1): 214-221. doi: 10.3788/IRLA201645.S126004
    [8] 崔雄文, 吴钦章, 蒋平, 周进.  子空间模型下的仿射不变目标跟踪 . 红外与激光工程, 2015, 44(2): 769-774.
    [9] 赵曦晶, 刘光斌, 汪立新, 何志昆, 赵晗.  五阶容积卡尔曼滤波算法及其应用 . 红外与激光工程, 2015, 44(4): 1377-1381.
    [10] 徐超, 高敏, 杨耀.  自调整分层卡尔曼粒子滤波的快速目标跟踪 . 红外与激光工程, 2015, 44(6): 1942-1949.
    [11] 赵曦晶, 刘光斌, 汪立新, 何志昆, 姚志成.  扩展容积卡尔曼滤波-卡尔曼滤波组合算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(2): 647-653.
    [12] 王兆丰, 闫镔, 童莉, 陈健, 李建新.  自适应邻域尺寸选择的点云法向量估计算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1322-1326.
    [13] 王华伟, 曹剑中, 马彩文, 张辉, 武登山.  具有自适应校正功能的红外成像系统设计 . 红外与激光工程, 2014, 43(1): 61-66.
    [14] 龚卫国, 刘润瑶, 张睿.  光照突变下融合多类特征的场景分割方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(12): 4164-4169.
    [15] 杨一帆, 田雁, 杨帆, 黄彪.  基于改进Mean-Shift 算法的红外小目标跟踪 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2164-2169.
    [16] 田立, 周付根, 孟偲.  基于嵌入式多核DSP 系统的并行粒子滤波目标跟踪 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2354-2361.
    [17] 黎志华, 李新国.  基于OpenCV的红外弱小运动目标检测与跟踪 . 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2561-2565.
    [18] 彭晨, 陈钱, 钱惟贤, 徐富元.  复杂地面场景下的红外运动目标跟踪 . 红外与激光工程, 2013, 42(6): 1410-1414.
    [19] 金雁, 江洁, 张广军.  高动态星跟踪方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(1): 212-217.
    [20] 齐蕾, 张闻文, 陈钱, 顾国华.  EMCCD图像自适应模糊中值滤波算法研究 . 红外与激光工程, 2013, 42(11): 3150-3155.
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-07-18
  • 修回日期:  2018-08-28
  • 刊出日期:  2018-12-25

基于双步相关滤波的目标跟踪算法

doi: 10.3788/IRLA201847.1226004
    作者简介:

    葛宝义(1994-),男,硕士生,主要从事计算机视觉目标跟踪方面的研究。Email:boyge500@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(51307183)

  • 中图分类号: TP391.4

摘要: 针对目标跟踪中因目标遮挡、目标出视野导致的跟踪失败问题,为提高相关滤波目标跟踪算法的鲁棒性,提出了一种基于双步相关滤波的目标跟踪算法。首先根据方向梯度直方图特征不同单元大小目标表征的特点,提出双步相关滤波目标跟踪框架,在提高目标跟踪精度的同时保证了跟踪速度;然后融合多种目标特征,来获得目标更加全面的特征表征,以提高目标跟踪的鲁棒性;最后提出基于目标跟踪置信度指标的目标模板自适应更新策略,来解决目标遮挡时目标模板被污染的问题。实验在OTB100标准目标跟踪数据集上进行验证,通过与其他跟踪算法进行比较结果表明,该算法与其中最优跟踪算法相比,目标跟踪精度提升6.0%,目标跟踪成功率提升5.5%,平均跟踪速度为27.4 fps,保证了目标跟踪的实时性。实际目标跟踪应用中,在目标严重遮挡等情况下,该算法仍然可以对目标进行稳定精确地跟踪。

English Abstract

参考文献 (18)

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