一种自适应模板更新的判别式KCF跟踪方法.PDF

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一种自适应模板更新的判别式KCF跟踪方法.PDF

第 14 卷第 1 期 智 能 系 统 学 报 Vol.14 No.1 2019 年 1 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Jan. 2019 DOI: 10.11992/tis.201806038 网络出版地址: /kcms/detail/23.1538.tp1338.004.html 一种自适应模板更新的判别式KCF 跟踪方法 1,2 1,2,3 2 2 1 宁欣 ,李卫军 ,田伟娟,徐驰,徐健 (1. 中国科学院半导体研究所 高速电路与神经网络实验室,北京 100083; 2. 威富集团 形象认知计算联合实验 室,北京 100083; 3. 中国科学院大学 微电子学院,北京 100029 ) 摘 要:为了解决单目标跟踪算法中存在的目标旋转、遮挡和快速运动等挑战,提出了一种基于自适应更新策 略的判别式核相关滤波器(kernelized correlation filter,KCF) 目标跟踪新框架。构建了外观判别式模型,实现跟 踪质量有效性的评估。构造了新的自适应模板更新策略,能够有效区分目标跟踪异常时当前目标是否发生了 旋转。提出了一种结合目标检测的跟踪新构架,能够进一步有效判别快速运动和遮挡状态。同时,针对上述 3 种挑战,分别采用模板更新、目标运动位移最小化以及目标检测算法实现目标跟踪框的恢复,保证了跟踪的 有效性和长期性。实验分别采用2 种传统手动特征HOG 和CN(color names) 验证提出的框架鲁棒性,结果证明 了提出的目标跟踪新方法在速度和精度方面的优越性能。 关键词:目标跟踪;目标检测;高速核相关滤波算法;模板更新;卷积神经网络 中图分类号:TP391 文献标志码:A 文章编号:1673−4785(2019)01−0121−06 中文引用格式:宁欣, 李卫军, 田伟娟, 等. 一种自适应模板更新的判别式KCF 跟踪方法[J]. 智能系统学报, 2019, 14(1): 121–126. 英文引用格式:NING Xin, LI Weijun, TIAN Weijuan, et al. Adaptive template update of discriminant KCF for visual tracking[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2019, 14(1): 121–126. Adaptive template update of discriminant KCF for visual tracking 1,2 1,2,3 2 2 1 NING Xin ,LI Weijun ,TIAN Weijuan ,XU Chi ,XU Jian (1. Laboratory of Artificial Neural Networks and High-speed Circuits, Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100083, China; 2. Image Cognitive Computing Joint Lab, Wave Group, Beijing 100083, China; 3. School of Microelectron- ics, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China) Abstract: To solve

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