基于自适应特征融合的抗遮挡相关滤波跟踪算法

简介：
本研究提出了一种基于自适应特征融合的抗遮挡相关滤波跟踪算法，通过有效整合多类型视觉特征并引入动态权重机制，显著提升了目标跟踪系统的鲁棒性和准确性，在复杂场景下尤其表现出色。 为了克服特征融合目标跟踪（Staple）算法在复杂场景下固定权重融合方式的局限性，在此基础上进行改进并引入通道置信度，提出了一种自适应特征融合与通道加权的抗遮挡相关滤波跟踪算法。该方法首先通过多维特征描述引入了多个通道，并根据每个通道上滤波模板的响应峰值计算出相应的通道权重；然后依据各个特征模型在目标检测中的表现来评估其可靠性，以此确定不同模型之间的融合权重，在此过程中从响应结果的角度实现特征的有效融合；最后基于历史帧中平均峰值相关能量值和当前帧与前一帧图像间均方误差的变化情况判断目标是否被遮挡，并据此进行相应的模型更新。在OTB-2013及OTB-100数据集上的实验表明，相较于原始的Staple算法，所提方法不仅提高了跟踪的成功率和精确度，在面对多种具有挑战性的场景时也表现出色。