基于ECO-HC改进的运动目标跟踪方法研究

作者:李欣; 周婧琳; 厚佳琪*; 赵路平; 田乃倩
来源:南京大学学报(自然科学), 2020, 56(02): 216-226.
DOI:10.13232/j.cnki.jnju.2020.02.007

摘要

针对ECO(Efficient Convolution Operators)方法在背景变化及自身非刚性变换条件下容易跟踪失败的问题,提出一种改进的ECO跟踪方法 .首先通过高效卷积操作对输入图像进行特征提取和多特征融合;然后对融合后的特征矩阵进行相关性运算,获取跟踪目标;最后在滤波器更新部分嵌入一种置信度量的校验机制,评估当前帧的跟踪效果,根据校验结果来判断是否对滤波器的样本模型予以更新.在数据集OTB-50上的对比实验结果表明,相比于基线方法,该方法的精确度提升3. 4%,成功率提升3. 8%,有效降低了各种干扰对滤波器的影响.