基于二值随机森林的目标跟踪算法

摘要

针对压缩跟踪不能适应目标姿态变化导致跟踪失败的问题，提出了一种基于二值随机森林的目标跟踪算法。该算法对实时压缩跟踪算法的特征提取和分类这两个部分作了改进。首先，在梯度图像上进行多尺度滤波，获得目标的高维特征描述，利用一个稀疏矩阵进行压缩，获得表征目标的低维信息；然后，通过比较图像块对的大小，获得二值描述符，利用随机森林构造目标表示方法；最后，计算汉明匹配、寻找汉明距离最小的候选样本作为当前帧目标的状态估计，并在此基础上提取目标的特征来更新目标特征模板。与原算法相比，该算法对旋转、折叠、遮挡等姿态变化的目标%For the failure of compressive tracking to the target whose guise was changing， this paper proposed a novel target tracking algorithm based on binary random forest. It improved the feature extracting part and classifying part in the real-time compressive