融合深度特征的通道可靠性目标跟踪算法

作者：杨海清; 林小明^*

来源：传感器与微系统, 2022, 41(04): 142-145.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)04-0142-04

• 深度特征
• 通道可靠性
• 主旁瓣比
• 加权融合

针对复杂场景如旋转变化、快速移动、尺度变化、遮挡等问题，提出了融合深度特征的通道可靠性目标跟踪算法。首先，提取方向梯度直方图(HOG)特征、颜色通道(CN)特征和灰度(Gray)特征，并将三种特征通道串联。然后，使用VGG—19网络进行深度特征提取，分别提取Conv4—4层和Conv5—4层的深度特征，独立训练每种通道特征的相关滤波器，根据可靠性系数进行响应图自适应通道可靠性加权融合。同时，提出了以主旁瓣比(PSR)和响应图的有效局部最大数量(NELM)为指标的模型更新策略。在OTB—100数据集进行实验表明，所提算法在一些复杂场景下与一些主流跟踪算法相比，具有较好的准确性和鲁棒性。

• 单位
  浙江工业大学