融合HOG与颜色特征的长时运动目标跟踪方法

摘要

cqvip:针对彩色的视频序列,传统的核相关滤波(KCF)跟踪方法没有考虑其中的颜色信息,且缺少遮挡处理方案,当目标在遮挡、光照变化等因素的影响下,不能很好地处理。本文结合HSV空间颜色信息,提出了一种多特征融合和对目标的丢失进行处理的跟踪方法,并且采用重检测的方法来应对目标丢失的问题。选取了公开测试视频集中的23段具有一定挑战性的视频序列,经过试验测试后,对比经典的KCF方法,平均中心位置误差(CLE)减少了29.51像素,平均距离精度提升了23.87%。实验结果表明:在目标发生快速运动、形态变化、遮挡、旋转等复杂情况下均具有较强的鲁棒性。