自适应模型更新的长时目标跟踪算法

摘要

针对相关滤波器在实际应用的长时跟踪场景中,可能出现的例如光照与尺度变化、运动模糊、被遮挡等情况,导致算法失效、跟踪的目标丢失等问题,以快速判别尺度空间跟踪算法(fDSST)为基准算法,提出一种将置信度用于更新和遮挡判定并加入了重检测模块的长时目标跟踪算法,将历史峰值均值和历史APCE置信度均值作为基准,进行模板自适应更新和遮挡判定,加入一个用于重检测的在线CUR滤波器.如认定发生遮挡,启动重检测模块生成候选区域并重新确定目标位置.采用公开数据集OTB50进行算法验证,结果表明了该算法能够有效处理目标遮挡及尺度变化等情况,与作为基准的fDSST算法相比,它在衡量跟踪时的精度与成功率的各项指标上均有了明显的提升.