上下文感知相关滤波的红外目标跟踪改进算法

来源：激光与红外杂志2020年第7期北京时间：

作者：杜若鹏

单位：河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津 300130；

摘要：针对在目标跟踪过程中由于红外目标遮挡、快速运动而导致的跟踪失败问题,提出了一种基于上下文感知的相关滤波跟踪算法,在引入目标背景信息的同时改进其算法的更新策略。在训练阶段引入上下文信息,使得相关滤波器具有更好的鉴别性,以应对跟踪过程中出现的快速运动、运动模糊以及遮挡等情况。在模型更新阶段引入一种高置信度模型更新策略,解决了在模型更新过程中由于目标严重遮挡造成的目标丢失或模型污染问题,提升了算法的性能。实验结果表明,与其他相关滤波类算法相比,所提出的算法在精确度和成功率方面分别提升了6.4 %和5.1 %,同时能以较快的速度运行,满足实时性的要求。

关键词：红外图像;目标跟踪;上下文;相关滤波;高置信度模型更新

基金资助：河北省科技计划项目(No.16210315D)资助