基于相关滤波的目标跟踪算法研究

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1、硕士学位论文基于相关滤波的目标跟踪算法研究作者姓名谢晓佳学科专业软件工程指导教师刘琼教授所在学院软件学院论文提交日期2018年5月ResearchonObjectTrackingAlgorithmsbasedonCorrelationFiltersADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：XieXiaojiaSupervisor：Prof.LiuQiongSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：T

2、P391学校代号：10561学号：201520134347华南理工大学硕士学位论文基于相关滤波的目标跟踪算法研究作者姓名：谢晓佳指导教师姓名、职称：刘琼教授申请学位级别：工学硕士学科专业名称：软件工程研究方向：目标跟踪论文提交日期：2018年5月2日论文答辩日期：2018年5月31日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：王振宇委员：刘琼、应伟勤、杨磊、朱映波摘要目标跟踪是计算机视觉中一个重要的研究方向，其广泛应用于智能监控、人机交互、军事制导等领域。经过几十年的发展，研究人员提出了许多经典

3、、优秀的跟踪算法，但由于环境的复杂性与目标的多变性，如光照变化、形变、遮挡等，目标跟踪仍然是一个非常具有挑战性的任务。近年来，精度与速度兼具的相关滤波跟踪算法吸引了研究者的广泛关注，其通过傅里叶变换降低算法的时间复杂度，引入循环移位样本进行充分训练,有效地提高了跟踪速度和精度。但由于循环移位样本的虚拟性，当目标出现遮挡、运动模糊、快速运动等现象时，算法的跟踪精度明显降低；此外，其使用固定的更新率进行线性加权更新的方式，易导致错误更新或者无法及时适应目标外观变化。本文针对相关滤波跟踪算法在目标跟踪过程中存在的不足，提出改

4、进并设计实验进行验证。本文主要工作总结如下：（1）提出结合核相关滤波和稀疏原型的跟踪算法。在检测阶段，选取合理的候选样本和计算真实响应值，并结合稀疏原型进行目标定位，以降低循环移位样本产生的负面影响；在更新阶段，根据噪声检测结果选择更新模式，并根据跟踪置信度定义自适应更新率，及时适应目标外观变化和避免模型被污染。实验表明该算法能够有效处理目标遮挡、快速运动、运动模糊等问题，跟踪性能明显提升。（2）提出多策略结合的相关滤波跟踪算法。以多特征的相关滤波器作为基础跟踪器，采用多种特征描述目标以增强在复杂环境中的跟踪稳定性；结

5、合跟踪置信度与目标相似性判断跟踪状态，当跟踪状态正常时更新跟踪器与目标样本库，当跟踪状态异常时扩大检测范围并使用多层筛选机制重定位目标。实验表明该算法对跟踪过程中的多种挑战因素具有较好鲁棒性，并能够在丢失目标时及时找回目标。（3）利用尺度滤波器对上述两种算法进行改进，通过对目标尺度变化的适应，获得更多有效的目标信息和减少周围背景信息的干扰，保证算法的更新准确性，进一步提高算法的跟踪性能。实验表明改进后的算法能够有效适应目标的尺度变化，在多尺度数据上取得比原算法更好的跟踪性能。关键词：目标跟踪；相关滤波；稀疏原型；多策略

6、；多尺度适应IAbstractObjecttrackingisanimportantresearchdirectionincomputervision.Itiswidelyusedinintelligentsurveillance,human-machineinteraction,militaryguidanceandotherfields.Afterdecadesofdevelopment,manyclassicalandexcellentalgorithmshavebeenproposed.However,duet

7、othecomplexityofenvironmentandthevariabilityoftargets,suchasilluminationvariation,deformation,occlusionandsoon,objecttrackingisstillaverychallengingtask.Recently,correlationfilters-basedtrackingalgorithmswithprecisionandspeedattractextensiveattentionfromresearch

8、ers.TheyreducethetimecomplexityofthealgorithmsbyFouriertransform,andintroducethecyclicshiftsamplesforfulltraining.Thusthealgorithmsimprovethetrackingspeedandprecision