一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法

针对复杂跟踪环境条件下目标的跟踪失败问题,提出一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法.首先2个分别采用颜色属性(Color Name,CN)特征和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征的核相关滤波器(Kernelized Correlation Filter,KCF)通过自适应融合手段进行响应图信息融合,确定目标的预测位置;然后通过以目标区域为基础进行多尺度采样,提取CN-HOG拼接特征构建尺度相关滤波器,得到目标的最佳尺度;最后设计了模型的自适应更新策略,通过判断目标是否发生遮挡来决定是否在当前帧进行模型更新.在50组视频序列上对所提算法与6种当前主流的相关滤波跟踪算法进行了实验.实验结果表明,在复杂的跟踪环境条件下,所提算法取得了最好的跟踪精度和成功率,能够有效处理目标遮挡和尺度变化等问题,且具有较快的跟踪速度.