改进的SAMF目标跟踪算法
来源：计算机工程杂志2019年第2期北京时间：
作者：李大湘,吴玲风,李娜,刘颖
单位：西安邮电大学 通信与信息工程学院,西安 710121
摘要：在基于视觉的目标跟踪过程中,当目标被遮挡时,跟踪算法精度往往下降。针对该问题,在SAMF跟踪算法基础上,提出一种基于图像分块重检测的改进算法。通过寻找最佳目标位置的方法优化SAMF算法,提高目标跟踪的准确率。利用图像分块及样本逐一测试的方法设计重检测模块,当目标因遮挡而无法稳定跟踪时,启动重检测模块,根据重检测后的最大响应值找出目标中心点,并引入模型自动更新策略对目标位置进行更新,避免出现跟踪漂移的现象。采用9个目标跟踪标准测试集进行对比实验,结果表明,该算法较SAMF算法平均距离精度提高了38%,且优于KCF、CN、CSK等其他目标跟踪算法。
关键词：目标跟踪,相关滤波,重检测,遮挡,模型更新策略
基金资助：国家自然科学基金(61571361);陕西省国际合作交流项目(2017KW-013);西安邮电大学研究生创新基金(CXJJ2017004)。
