南京航空航天大学学报

作者：成科扬

单位：江苏大学计算机科学与通信工程学院，镇江，212013;社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室，北京，100041；,新疆联海创智信息科技有限公司，乌鲁木齐，830001;社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室，北京，100041；,江苏大学计算机科学与通信工程学院，镇江，212013；,江苏大学计算机科学与通信工程学院，镇江，212013；

关键词：目标跟踪;特征融合;EdgeBoxes;感知哈希;重检测;鲁棒性

基金：社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室主任基金资助项目;国家自然科学基金 61972183;61602215）资助项目社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室主任基金资助项目；国家自然科学基金（61972183， 61602215）资助项目。

经典核相关滤波（Kernel correlation filter，KCF）目标跟踪算法是判别式跟踪算法中效果最好的一种跟踪算法。但该算法不能很好地适应目标尺度的变化，且在遇到目标短暂消失或被其他物体遮挡等复杂情形时不具备处理目标重显的能力，因此，为使得目标跟踪能够有效地应对遮挡情形，本文从提高特征表达能力、增加尺度匹配策略和抗遮挡3个方面对经典KCF算法进行改进，提出了一种鲁棒的KCF行人跟踪算法。首先对方向梯度直方图(Histogram of oriented gradients，HOG)特征和色调、饱和度、值（Hue-saturation-value,HSV）特征的响应分布进行特征融合。其次，设置动态选择尺度池来改进滤波器的固定尺寸匹配。最后，通过滤波器响应最大值的变化率衡量目标的遮挡情况，并根据上一成功帧的目标信息，通过EdgeBoxes和感知哈希算法找回目标，更新滤波器。本文所提方法在公开视频跟踪数据集Benchmark上进行测试，实验结果表明与其他目标跟踪方法相比，本文算法提高了尺度变化、遮挡等复杂情形下跟踪的鲁棒性，确保了较高的跟踪精度。

来源：2019年第5期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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