Research of Moving Object Tracking Based on Kernelized Correlation Filters

运动目标跟踪在视频处理方向有着广泛的应用场景，并且一直以来都是机器视觉领域一项重要的研究课题。虽然随着机器学习的发展，运动目标跟踪技术有了很大进展，但是受限于跟踪场景各种复杂因素的影响，要实现精确、快速、稳定的跟踪，仍然面临着巨大挑战。近年来，相关滤波的思想被应用到检测、跟踪领域，因其计算效率高且鲁棒性好，从而逐渐成为了学者们的研究热点。 本文以核相关滤波（Kernelized correlation Filter,KCF）目标跟踪算法为主要研究对象展开了深入研究，并且从两个方面对该算法进行了改进，主要研究内容及成果总结如下： （1）针对核相关滤波跟踪算法在跟踪过程中无法实现尺度自适应问题，提出了一种基于高斯尺度空间的相关滤波跟踪算法。即在核相关滤波跟踪算法的基础上结合高斯尺度空间，在进行跟踪的同时估计目标尺度变化。 （2）为了解决跟踪过程中目标丢失问题，即核相关滤波跟踪算法在跟踪过程中目标被大面积或完全遮挡后，无法在重新出现时被再次捕捉到，提出了一种基于支持向量机（SVM）的核相关滤波跟踪算法。该算法增加了遮挡处理机制，当目标被完全遮挡时使用支持向量机训练的再检测分类器进行检测，重新找到目标后恢复跟踪。 （3）将上述两种改进算法结合，提出了一种改进的核相关滤波跟踪算法。通过对实验结果的定性和定量分析表明，该算法与原算法及其他优秀跟踪算法相比，跟踪效果得到明显改善，跟踪精度有所提升。本文围绕当前目标跟踪领域的热点问题进行研究，并且有效解决了若干难点问题，可以为各种应用场景提供相应的理论基础

Improved kernel correlation filter tracking with Gaussian scale space

核相关滤波(KCF)跟踪算法因其计算效率及速度的优势在目标跟踪领域受到了极大关注,但是该算法仍无法实现尺度自适应,针对此问题提出了一种基于高斯尺度空间的解决方法。根据KCF跟踪算法估计目标位置,将目标及其周围的区域作为搜索区域,并与高斯核卷积建立高斯尺度空间。对高斯尺度空间进行双线性插值,得到目标的多尺度估计图像。用平均绝对误差(MAD)作为匹配准则,将模板与图像匹配,从而得到目标的缩放比率。实验结果表明,与CSK算法、KCF算法等相比,所提出的基于高斯尺度空间的KCF在跟踪精确度上有了显著提升