【技术实现步骤摘要】
一种基于图像匹配与改进核相关滤波器结合的目标跟踪算法
本专利技术涉及一种目标跟踪算法。
技术介绍
目标跟踪是目前计算机视觉领域的热点研究方向之一，在军事、智慧城市等实际应用中有着重要的作用。随着人工智能技术的发展，在近十年里，目标跟踪算法也有着极大的进步。但仍存在一个巨大的挑战就是当面临复杂场景下的跟踪如严重遮挡、剧烈运动时，跟踪精度还是会受到一定的影响，目前并不存在一个方法能够完全应对这一挑战。目前主流跟踪算法以神经网络、CNN、相关滤波为主，通过提取CNN特征或者加入人工制作的特征并进行多种特征的融合再借助训练神经网络来进行目标定位与跟踪，这些算法都达到了较高的跟踪精度，但由于过程繁琐，需要合适的数据集且训练量较大也造成了实时性与跟踪速度上的不足。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种基于图像匹配与改进核相关滤波器结合的目标跟踪算法，使用SIFT算法进行图像匹配从而进行核相关滤波器的初始化，通过引入APCE置信度与改进核相关滤波器相应的学习机制提升了核相关滤波器在复杂的跟踪场景如遮挡下的跟...
【技术保护点】
1.一种基于图像匹配与改进核相关滤波器结合的目标跟踪算法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤1，获取待跟踪视频序列与目标图片；/n步骤2，利用改进的SIFT算法对跟踪视频序列第一帧与目标图片进行图像匹配以对相关滤波器进行初始化；/n步骤3，利用相关滤波器对待跟踪视频序列进行目标跟踪。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于图像匹配与改进核相关滤波器结合的目标跟踪算法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1，获取待跟踪视频序列与目标图片；
步骤2，利用改进的SIFT算法对跟踪视频序列第一帧与目标图片进行图像匹配以对相关滤波器进行初始化；
步骤3，利用相关滤波器对待跟踪视频序列进行目标跟踪。
2.根据权利要求1所述的基于图像匹配与改进核相关滤波器结合的目标跟踪算法，其特征在于，所述的步骤1选取与视频序列中待跟踪目标满足设定相似度的一张目标图片。
3.根据权利要求2所述的基于图像匹配与改进核相关滤波器结合的目标跟踪算法，其特征在于，所述的设定相似度是指目标图片与待跟踪视频序列第一帧的PSNR值大于30。
4.根据权利要求1所述的基于图像匹配与改进核相关滤波器结合的目标跟踪算法，其特征在于，所述的步骤2使用SIFT算子将目标图片和待跟踪视频序列进行图像匹配，确定目标在第一帧中的位置，并将位置信息传入核相关滤波器中进行目标位置的初初始化。
5.根据权利要求1所述的基于图像匹配与改进核相关滤波器结合的目标跟踪算法，其特征在于，所述的步骤3包括以下步骤：
(1)利用待跟踪视频序列中前一帧目标的位置以及特征信息来确定下一帧中目标的位置，并根据算法生成的响应...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗欣，李卓韬，吴禹萱，王枭，许文波，贾海涛，赫熙煦，张民，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51
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