改进的KCF实时目标跟踪算法

作者：王岳环; 柴宏伟; 杨岱翼

来源：华中科技大学学报(自然科学版)科技大学, 2020, 48(01): 32-36.

DOI：10.13245/j.hust.200106

• 核相关滤波(KCF)
• 跟踪范围
• 动态学习率
• 目标响应强度
• 长时间跟踪

提出了一种改进的核相关滤波(KCF)实时目标跟踪算法.增加初始化跟踪范围自适应的策略,同时在跟踪过程中采用动态学习率.利用初始化跟踪范围自适应方法对跟踪目标响应趋势进行快速判断,若响应值快速衰减,则扩大跟踪范围.动态学习率的设定也与目标响应强度密切相关,当目标响应强度较高时,目标学习率较高,增加模型的鲁棒性;当目标响应值低时,模型学习率降低,减少模型保护的噪声信息.最后介绍了DSP6455定点单核定点处理器上的算法移植工作,实测耗时为23 ms,满足实时性要求.

• 出版日期2020
• 单位自动化学院; 华中科技大学