增强Struck跟踪算法的尺度适应性与实时性

"本文介绍了一种改进的Struck跟踪算法，该算法针对传统Struck算法在处理目标尺度变化时精度下降的问题，通过引入尺度变量增强算法的鲁棒性，并利用支持向量机的判别函数优化采样过程，提高实时性。在多个视频序列上的测试表明，改进算法在I7处理器和Win10系统的环境下，实时性和精度均得到显著提升，尤其在Girl测试序列中，距离精度提升达到了31.2%。" 在计算机视觉领域，目标跟踪是一个关键任务，用于在连续的视频帧中定位和追踪感兴趣的目标。Struck（Structural SVM Tracker）是一种基于结构支持向量机（SVM）的目标跟踪算法，它通过最大化结构化输出的间隔来建立目标模型。然而，原版Struck算法在遇到目标大小变化时，其跟踪性能往往受到影响，可能会导致跟踪丢失。 为了解决这个问题，本文提出的改进策略是在分类判别器中引入尺度变量。这样，分类器不仅学习目标的外观特征，还能学习其可能的尺度变化，增强了算法对尺度变化的适应性。同时，通过在采样过程中应用支持向量机的判别函数，可以预测目标的位置，从而减少不必要的计算，提高算法执行速度。 实验部分，研究人员在Car4、Girl、Walking和Basketball四个具有挑战性的视频序列上测试了改进后的算法。实验结果显示，与原始Struck算法相比，改进算法在所有测试序列上都表现出更高的跟踪精度和更快的运行速度。特别是在Girl序列中，当设定阈值为26个像素时，距离精度的提升尤为显著，达到了31.2%。这表明改进的Struck算法有效提升了对目标尺度变化的鲁棒性，同时保持了良好的实时性能。 此外，这项工作得到了国家自然科学基金的支持，表明了其在学术研究领域的价值。改进的Struck算法不仅对理论研究有贡献，而且对于实际应用，如视频监控、无人驾驶等场景中的目标跟踪问题，也有着重要的实践意义。 本文提出的方法通过增强目标尺度变化的处理能力和优化采样策略，提高了Struck算法的跟踪性能，为解决目标跟踪领域的尺度变化问题提供了新的思路。这种改进不仅能够提升算法的跟踪精度，还能在一定程度上保证实时性，对于目标跟踪算法的未来发展具有积极的影响。