基于相关滤波器的长时视觉目标跟踪方法

摘要 为解决相关滤波器（CF）在跟踪快速运动目标时存在跟踪失败的问题，提出一种结合了核相关滤波（KCF）跟踪器和基于光流法的检测器的长时核相关滤波（LKCF）跟踪算法。首先，使用跟踪器跟踪目标，并计算所得跟踪目标的峰值响应强度（PSR）；然后，通过比较峰值响应强度（PSR）与经验阈值大小判断目标是否跟踪丢失，当目标跟踪丢失时，在上一帧所得目标附近运用光流法检测运动目标，得到目标在当前帧中的粗略位置；最后，在此粗略位置处再次运用跟踪器得到精确位置。与核相关滤波（KCF）、跟踪-学习-检测（TLD）、压缩跟踪（CT）、时空上下文（STC）等4种跟踪算法进行对比实验，实验结果表明，所提算法在距离精确度和成功率上都表现最优，且分别比核相关滤波（KCF）跟踪算法高6.2个百分点和5.1个百分点，表明所提算法对跟踪快速运动目标有很强的适应能力