基于相關(guān)濾波的目標(biāo)跟蹤研究.pdf

1、作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)的關(guān)鍵技術(shù)之一，目標(biāo)跟蹤在視頻監(jiān)控、導(dǎo)航、軍事、人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)、智能機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等多個(gè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。經(jīng)過(guò)三十多年的研究，目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域相繼涌現(xiàn)了大量經(jīng)典、優(yōu)秀的跟蹤算法，但受限于現(xiàn)實(shí)環(huán)境以及目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性，當(dāng)前的跟蹤算法在準(zhǔn)確性、魯棒性以及實(shí)時(shí)性上難以滿足實(shí)際的應(yīng)用需求。準(zhǔn)確、魯棒、高效的目標(biāo)跟蹤算法仍然是極具挑戰(zhàn)的研究課題。
　　相關(guān)濾波跟蹤(correlation tracking)自

2、提出以來(lái)，其就以兼顧準(zhǔn)確性和速度的優(yōu)勢(shì)，吸引了大量研究者的關(guān)注。相關(guān)濾波器通過(guò)傅里葉變換將濾波器操作轉(zhuǎn)換到頻域，極大提升了算法運(yùn)行速度，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)位置中心的快速檢測(cè)，并且其重新采樣在線更新濾波器，保證了算法的準(zhǔn)確度和實(shí)時(shí)性。
　　本文深入研究了基于相關(guān)濾波的目標(biāo)跟蹤算法，針對(duì)特征融合、尺度估計(jì)以及濾波器更新策略進(jìn)行改進(jìn)，并在此基礎(chǔ)之上，結(jié)合相關(guān)濾波器跟蹤狀態(tài)判斷和級(jí)聯(lián)目標(biāo)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定的長(zhǎng)時(shí)間目標(biāo)跟蹤。本文主要的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)

3、總結(jié)如下:
　　(1)首先介紹了目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的研究背景與意義、發(fā)展現(xiàn)狀以及技術(shù)挑戰(zhàn)，并歸納總結(jié)當(dāng)前目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域主流的算法框架，然后概述相關(guān)濾波器的基本概念及其在目標(biāo)跟蹤上的應(yīng)用原理。
　　(2)為了提高相關(guān)濾波跟蹤的精度和成功率，提出了基于相關(guān)濾波的尺度和學(xué)習(xí)率自適應(yīng)跟蹤算法。首先算法融合了高效的特征提取方法作為濾波器輸入目標(biāo)樣本的外觀表示;針對(duì)相關(guān)濾波器不能應(yīng)對(duì)目標(biāo)尺度變化的限制，結(jié)合光流跟蹤的思路，根據(jù)相鄰幀之間可靠關(guān)鍵

4、點(diǎn)的位移變化估計(jì)目標(biāo)尺度;并采用學(xué)習(xí)率自適應(yīng)方法，改進(jìn)相關(guān)濾波器的更新策略。通過(guò)高效的特征提取、尺度估計(jì)以及學(xué)習(xí)率自適應(yīng)方法的綜合運(yùn)用，大幅提升了跟蹤準(zhǔn)確度，同時(shí)也相對(duì)節(jié)省了算法運(yùn)算量，保證跟蹤器的實(shí)時(shí)性。在Object Tracking Benchmark上進(jìn)行算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)、成分分析實(shí)驗(yàn)以及定性評(píng)估實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證算法改進(jìn)的有效性。
　　(3)針對(duì)長(zhǎng)時(shí)間跟蹤過(guò)程中面臨的難題和挑戰(zhàn)，提出了基于相關(guān)濾波和級(jí)聯(lián)檢測(cè)的長(zhǎng)時(shí)間目標(biāo)跟蹤算法。