尺度自适应的核相关滤波跟踪器

摘要 为了解决核相关滤波（KCF）跟踪器中目标尺度固定的问题，提出了一种尺度自适应的跟踪方法。首先利用Lucas-Kanade光流法跟踪相邻视频帧之间特征点的运动，引入前向后向跟踪方法保留可信特征点；其次将可信点用于尺度变化估计；然后将尺度估计应用到可调高斯窗上；最后运用前向后向跟踪算法来判断目标是否处于被遮挡状态，修改了模板更新策略。解决了核跟踪滤波器中目标尺度固定的限制，使得跟踪器更具鲁棒性与准确性。在目标跟踪视频集上测试算法效果。实验结果表明，所提算法在成功率图与精确度图排名上均优于原KCF、TLD、Struck算法。与原方法相比，改进后的方法能更好地适用于有尺度变化与遮挡的跟踪