基于显著感知与一致性约束的目标跟踪算法

作者：国强; 吴天昊; 徐伟; CHORNOGOR Leonid

来源：北京航空航天大学学报, 2023, 49(09): 2244-2257.

DOI：10.13700/j.bh.1001-5965.2021.0688

• 机器视觉
• 目标跟踪
• 相关滤波
• 显著感知
• 一致性约束

针对空间正则相关滤波(SRDCF)算法正则权重固定和模型退化等问题，提出了一种基于显著感知与一致性约束的目标跟踪算法。提取方向梯度直方图特征、浅层特征及中层特征进行融合，提升物体外观模型的表达能力；通过显著性检测算法获得初始帧的显著感知参考权重，建立正则权重在相邻2帧之间的关联；最小化实际一致性响应与理想一致性响应之间的差异，约束一致性水平防止滤波器模板退化；提出一种动态约束策略，进一步提高跟踪器在复杂场景下的适应性。在OTB2015、TempleColor128和UAV20L公开数据集上对所提算法进行测试，实验结果表明：相比于SRDCF算法，所提算法在OTB2015数据集上距离精度提高了0.108,AUC提高了0.077，速度为22.41帧/s，实时性较好。

• 单位
  哈尔滨工程大学; 物理学院; 工业和信息化部