基于双特征模型核相关滤波目标跟踪算法

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目标跟踪技术在计算机视觉领域扮演至关重要的角色,应用范围十分广泛,比如应用在智能交通、工业检测、医疗等各个方面。目标跟踪技术即在缺少目标先验知识的前提下,在视频序列的第一帧中给定目标的位置和尺度后,确定后续视频序列中目标的位置与尺度。近几年的主流跟踪算法主要分为两类:基于深度学习的目标跟踪算法,利用深度卷积特征层作为特征提取方式,精度高,但是无法做到实时跟踪;基于相关滤波的跟踪算法,利用 HOG(histogram of oriented gradients)、CN(color name)和颜色直方图作为特征,速度快,但是精度相对较差,为兼顾目标跟踪算法的实时性与准确性,本文提出了一种基于双模型核相关滤波的目标跟踪算法,本文算法的主要创新点如下:(1)提出双模型自适应机制。双模型包括主特征模型与辅助特征模型,二者协同作用。主特征模型采用浅层纹理信息特征(HOG特征),维数较低,有较高的计算速度。对于纹理特征清晰的图像序列采用主特征模型进行实时跟踪,并且实时更新主特征模型。如果在该视频序列中出现遮挡、非刚性形变等严重的干扰因素,导致主特征模型输出的置信响应峰值过低时,立刻调用带有深层卷积特征的辅助特征模型进行相关判别,直到置信响应值恢复正常,再重新使用主特征模型进行实时跟踪。(2)辅助模型中采用主成分分析技术对高维特征进行降维。由于辅助特征模型采用基于深度卷积神经网络的卷积特征(VGG-19网络的conv5-4层,特征维数为D=512),高维特征将会导致算法的计算效率降低。为了进一步提升算法速度,保证算法的实时性,本文采用主成分分析(PCA)技术对高维度的深度卷积特征进行特征降维。在保持原始特征有效性的前提下,将原始特征由512维降低到40维,提高了该算法的运行速度。(3)本文算法中的主特征模型是基于KCF目标跟踪算法,在KCF算法的基础上加入了尺度优化策略,进一步提高了跟踪算法对目标尺度变化的适应。KCF算法是通过全局搜索确定响应中的最大值的位置进一步确定的目标位置,而本文采用牛顿迭代的算法求解目标的最优解位置,提高了算法的效率。在公开数据集OTB-2013上,本文提出的改进算法与目前先进且速度能达到实时的SiamFC(fully-convolutional siamese networks)、MEEM(multiple experts using entropy minimization)、SAMF(scale adaptive multiple features)、DSST(discriminative scale space tracking)等跟踪算法进行比较,一次成功率(OPE)结果显示,本文算法在距离精准度指标中综合排名第一、重叠成功率指标中获得第二名,算法的平均速度达到38fps,满足算法实时性要求。
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