复杂场景下的自适应相关滤波跟踪算法

作者：卢明瑞; 韩超^*; 鲁帆; 缪宝睿; 杨基坤; 査君君; 沙文瀚

来源：激光与光电子学进展, 2022, 59(24): 182-191.

• 机器视觉
• 目标跟踪
• 相关滤波
• 多特征融合
• 遮挡判别

针对目标跟踪算法应对遮挡、模糊、尺度变换等挑战时，容易导致漂移和跟踪失败的情况，提出一种复杂场景下的自适应相关滤波跟踪算法。首先，采用所提的多特征互补策略，利用特征训练相应滤波器，根据每个滤波器的响应值动态调整特征的融合权重，完成对目标的位置估计；然后，以估计位置中心构建尺度滤波器，完成目标最优尺度的估计；最后，融合多尺度搜索区域策略，并根据跟踪置信度对跟踪模型选择性进行更新，进一步提升了跟踪器的性能和抗遮挡能力。在OTB2015的74组彩色数据集上进行测试，并对所提算法与近年来先进的相关滤波算法进行对比。所提算法的平均距离精度为0.801，平均重叠精度为0.715，实时跟踪速度为39.24 frame/s。实验结果表明，跟踪器在复杂环境下的表现良好，整体性能优越。

• 单位
  奇瑞新能源汽车股份有限公司; 安徽工程大学