信息科学与工程
冯志刚 王海州 刘俊 朱琳琳
2021, 38(5): 44-50.
摘 要:核相关滤波(Kernel Correlation Filter,KCF)目标跟踪算法在对目标进行跟踪的过程中由于图像背景中各种因素的干扰,可能导致对物体的跟踪出现偏差,偏差经过不断的累积最终会导致目标跟踪失败,基于此问题,本文使用了一种将KCF算法与Mean-shift算法相结合的方式,当KCF算法跟踪精度下降时,引入Mean-Shift算法对目标位置做进一步的确定,得到跟踪目标的正确位置。为了解决目标受到遮挡后KCF算法无法准确重定位目标位置的问题,提出了遮挡检测与目标重定位算法解决如下问题,首先通过目标响应极大值与邻域响应的平均值的比值判断目标是否被遮挡,并保留之前未被遮挡帧的参数,通过ORB特征匹配算法确定目标中心点的坐标,使用TB数据集上部分序列进行测试,试验结果表示改进后的算法能有效解决目标受到遮挡和背景被严重干扰时跟踪目标失败的问题
关键词: 核相关滤波(KCF);Mean-shift算法 ; 目标跟踪;ORB特征匹配