【摘 要】
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视觉目标跟踪是计算机视觉中的基础研究内容之一。近年来,随着高性能计算机和摄像设备的快速普及,人们对于视觉目标跟踪的关注越来越多。迄今为止,有大量的目标跟踪算法被提出。其中,性能最好和研究最多的是基于深度学习或基于相关滤波器的视觉跟踪算法。基于相关滤波器的目标跟踪算法在提出伊始就以其兼顾跟踪性能和速度的特性,吸引了大量研究人员。但是相关滤波器框架下的目标跟踪算法,在复杂的跟踪场景下,仍然无法取得较好
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视觉目标跟踪是计算机视觉中的基础研究内容之一。近年来,随着高性能计算机和摄像设备的快速普及,人们对于视觉目标跟踪的关注越来越多。迄今为止,有大量的目标跟踪算法被提出。其中,性能最好和研究最多的是基于深度学习或基于相关滤波器的视觉跟踪算法。基于相关滤波器的目标跟踪算法在提出伊始就以其兼顾跟踪性能和速度的特性,吸引了大量研究人员。但是相关滤波器框架下的目标跟踪算法,在复杂的跟踪场景下,仍然无法取得较好的跟踪效果。同时,由于相关滤波框架下的跟踪算法需要对训练样本进行循环移位会使得该类算法出现边界效应的问题,这在一定程度上限制了跟踪算法的性能。BACF算法是基于相关滤波的目标跟踪算法,该算法较好的解决了边界效应问题,在多个跟踪场景中均取了较好的跟踪效果,而且跟踪速度较快。但是,对于跟踪场景中出现背景杂乱、光照变化和相似物体等干扰时或者跟踪目标发生运动模糊以及形态变化时,该算法的跟踪效果并不理想;同时,对于跟踪目标被遮挡这一更加复杂的跟踪场景,该算法无法连续的跟踪上目标甚至无法跟踪上目标。因此,本课题将以BACF算法为基础针对以上问题进行研究。主要研究内容如下:（1）针对跟踪场景中出现背景杂乱、相似物体和光照变化等干扰时BACF算法抗干扰性较差的问题,研究采用特征融合的策略以增强跟踪算法的鲁棒性。首先采用线性插值对BACF算法的模型更新方式进行了改进,然后采用了一种多相关滤波器特征融合的策略,对具有互补特性的HOG特征和CN特征进行特征融合,以增强跟踪算法的抗干扰能力;（2）针对目标遮挡跟踪场景中,BACF算法输出响应图常包含多个较大响应值,导致该算法无法准确定位到跟踪目标这一问题。采用前向多峰值检测的策略,获得多个位置处的跟踪目标确信度,用以准确判断跟踪目标的位置。首先使用峰值近邻比方法判别具有歧义性的响应图,然后基于本文提出的目标确信度判据,获得跟踪目标候选位置上的跟踪目标确信度,最终准确地定位到跟踪目标;（3）针对跟踪过程中,跟踪目标尺寸不断发生变化,尤其当跟踪目标长宽比发生变化时,BACF算法无法准确估计出跟踪目标尺度的问题,研究采用跟踪物体长宽分别估计的策略。首先使用较大搜素区域估计出跟踪目标的准确位置,然后使用长宽高斯金字塔分别估计跟踪目标长宽的最佳尺度;（4）为验证改进后的BACF算法的有效性,本文选用OTB基准集作为算法性能的验证平台,从定性和定量两个方面对改进后算法的性能进行验证分析。改进后的多滤波器特征融合算法在OTB-2013数据集上提升了 3.2%的精度和2.3%的覆盖率;改进后的前向多峰值检测算法在OTB-2015数据集上提升了 3.9%精度和3.7%覆盖率,验证了改进后算法的有效性,增强了跟踪算法的鲁棒性。改进后算法在Intel i7-4790K CPU计算机上运行,跟踪速度分别为26.3FPS和27.3FPS,满足实时性的要求。
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