基于相关滤波的目标跟踪算法研究.pdf

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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RESEARCHONMETHODSOFOBJECTTRACKINGBASEDONCORRELATIONFILTER徐博文哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP391学校代码：10213国际图书分类号：681密级：公开工程硕士学位论文基于相关滤波的目标跟踪算法研究硕士研究生：徐博文导师：刘绍辉副教授申请学位：工程硕士学科：计算机技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391U.D.C:681DissertationfortheM

2、asterDegreeinEngineeringRESEARCHONMETHODSOFOBJECTTRACKINGBASEDONCORRELATIONFILTERCandidate：XuBowenSupervisor：AssociateProf.LiuShaohuiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ComputerTechnologyAffiliation：SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofDefence：June,2018Degre

3、e-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要目标跟踪是计算机视觉领域的研究问题之一，目前已成为学术领域及应用领域的一种热潮。基于相关滤波的目标跟踪算法自其被提出以来，就以兼顾速度和精度的优势引起大量研究者的关注，近年来，也取得了较为显著的效果。但与此同时，它仍面临着很多挑战，在真实环境中经常受到外界因素的干扰，比如背景相似性干扰、部分遮挡和尺度变化等，通常这些因素会扰乱算法的跟踪，导致目标漂移。本文针对遇到的以上问题，提出了结合深度特征和融合关键点跟踪的相关滤波器模

4、型，以改进传统的相关滤波跟踪算法，提高跟踪性能。本文利用深度特征与传统相关滤波跟踪算法相结合，实现目标的匹配与追踪。首先，使用VGG网络模型提取图像的深度特征进行滤波器的初始化，之后使用深度特征进行目标的匹配，并将其应用到滤波器模型的训练更新中。VGG网络的浅卷积层提取的图像深度特征具有高分辨率的视觉信息及强大的表征能力，将其用于滤波器模板进行跟踪，能够更好的处理在真实场景下遇到的目标与背景区分度低、纹理模糊等不可控外因干扰带来的跟踪问题。另外，本文将关键点跟踪与传统相关滤波跟踪算法相融合来提升跟踪性能。首先使用光流法进行关键点跟踪，获取可靠关键点的位移变化

5、信息，从而计算得到目标的位移变化，以改善目标被部分遮挡时相关滤波器跟踪漂移的问题；其次，利用获得的可靠关键点的位移变化信息，推测出目标的缩放比例，以此来解决目标尺度变化的问题。本文提出的两种方法在VOT测试平台上进行了实验对比，测评结果表明本文的算法在复杂环境下的跟踪表现突出，证明了本文算法在面临目标与背景区分度低、部分遮挡和尺度变化等干扰时，具有更高的准确性及鲁棒性。关键词：目标跟踪；相关滤波；深度特征；关键点跟踪I哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractObjecttrackingisoneoftheresearchissuesinthefield

6、ofcomputervision,andithasbecomeanupsurgeintheacademicfieldandapplicationfieldcurrently.Sincetheobjecttrackingalgorithmbasedoncorrelationfilterhasbeenproposed,alargenumberofresearcherspaidattentiontoitbecauseofitsadvantagesofspeedandaccuracy.Inrecentyears,significantresultshavealsob

7、eenachieved.Atthesametime,however,itstillfacesmanychallenges.Intherealenvironment,itisoftendisturbedbyexternalfactorssuchasbackgroundsimilarity,partialocclusion,scalechangesandsoon.Usuallythesefactorswilldisturbthetrackingofthealgorithmandcausethetargettodrift.Inviewoftheaboveprobl

8、ems,thispaperproposesacorr