Research of Moving Object Tracking Based on Kernelized Correlation Filters

Abstract

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