基于多個相關濾波器的行人跟蹤尺度算法

摘要：外觀、尺度變化是行人跟蹤的難點,解決行人多尺度跟蹤問題是增強算法實用性的關鍵因素.在KCF(kernel correlation filter)算法的基礎上,本文采用多個相關濾波器(如頭部、臀部)輔助身體軀干濾波器的匹配跟蹤.通過獲得圖像幀(除第一幀外)與初始幀的行人頭部和臀部之間的距離變化率來縮放搜索面積,解決目標定位不準確和時間浪費的問題;通過調整目標框的尺寸,解決目標模板逐漸包括背景特征或者逐漸被局部特征取代的問題.在VOT2016的18個有明顯尺度變化的行人場景視頻序列上進行了測試,實驗結果表明所提算法具有更高的跟蹤準確率.