Computer Engineering a nd Applications计算机工程与应用
2018,54(20)
1 引言
视觉目标跟踪是计算机视觉领域中最具挑战的课
题之一,广泛应用于视频监控、人机交互、智能汽车、医
疗图像等领域
[1-2]
。视觉目标跟踪问题研究自 20 世纪 80
年代开始已经经历三十多年发展
[2]
,取得了骄人的成就,
涌现出了大量的跟踪算法。尽管如此,依然不存在一种
能够适应任意自然场景的跟踪算法,光照变化、目标形
变、遮挡、出视野等问题仍旧是影响跟踪算法性能的主
要因素,也是跟踪领域需要突破的重难点问题。
视觉目标跟踪分类方法有多种,目前比较流行,公
认度比较高的分类方法是根据目标外观模型的表达策
略,将跟踪方法分为生成类方法和判别类方法。生成类
方法
[3-6]
就是在当前帧对目标区域建模,在下一帧寻找与
模型最相似的区域就是预测目标的位置,比较经典的有
采用异常值检测及重定位改进的 KCF跟踪算法
刘延飞,何燕辉,姜 柯,张 薇
LIU Yanfei, HE Yanhui, JIANG Ke, ZHAN G Wei
火箭军工程大学,西安 710025
Rocket Force University of E ngineerin g, Xi’an 710025, China
LIU Yanf ei, HE Yanhui, JIANG Ke, et al. Improved KCF tracking algorithm using outlier d etection and relocation.
Computer Engineering and Ap plications, 2018, 54(20):166-171.
Ab stract:Aiming at the problem that the traditional Kernel C orrel ation Filter(KCF)tracking algorithm will take the
background information as a t arget to keep tracking bu t can not r elocation the target, when the target is missing due to illu-
mination variation, severe occlusion and out of view. On the basis of KCF, this paper introduces the outlier detection method
as the target loss early warning mechanism, and proposes the target lo ss re-detection mechanism. This method detects the
peak value of the response of each frame, if the abnormal p eak value is found, the target i s lost or will be l ost. Then, the
early warning m echanism warns, the target template update is stopped, the target loss re-detection mechanism is started,
and search the target in the full frame. The experimental results show that the precision of the improved a lgori thm is
0.751, and the success rate is 0.579, wh ich is 5.77% and 12.43% higher than that of the traditio nal KCF tracking algo-
rithm, respectively. This s olves the problem t hat the KCF tracker can not recover the target to keep tracking after the tar-
get is los t, the performance o f the tracking algorithm is improved and the long-term tracking is realized.
Key words:Kernel Correlation Filter(KCF)algor ithm; outlier detection; target loss; re-detection
摘 要:针对传统核相关滤波器(KCF)跟踪算法受光照变化、严重遮挡和出视野等因素影响,出现目标丢失现象时,
跟踪器会将背景信息作为目标继续进行跟踪而不能重新定位目标的问题,在 K CF的基础上,引入异常值检测方法作
为目标丢失预警机制,同时,提出了目标丢失重检测定位机制。方法对每帧的峰值进行检测,发现异常峰值,则判定
目标丢失或即将丢失,预警机制发出警告,停止目标模板更新,启动目标丢失重检测定位机制,在全帧搜索定位目
标。实验结果表明,改进的算法精确度为 0.751,成功率为 0.579 ,较之传统 KCF跟踪算法分别提高了 5.77%和 12.43%。
解决 KCF跟踪器在目标丢失后不能重新找回目标继续跟踪的问题,提升了跟踪算法的性能,实现了长期跟踪。
关键词:核相关滤波器(KCF)算法;异常值检测;目标丢失 ;重检测
文献标志码:A 中图分类号:TP 391 doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1710-0037
基金项目:国家自然科学基金(No.61501470)。
作者简介:刘延飞(1975—),男,博士,副教授,研究领域为特种无人机导引、图像跟踪等,E-mail:bbmcu@126.com;何燕辉(1985—),
男,工程师,研究领域为视觉目标跟踪;姜柯(1985—),男,博士,助理工程师,研究领域为计算机视觉及人工智能;张薇
(1986—),工程师,研究领域为视觉目标跟踪。
收稿日期:2017-10-11 修回日期:2017-11-30 文章编号:1002-8331(2018)20-016 6-06
CN KI网络出版:2018-04-28, http ://kns.cnki.net/kcms/detail /11.2127 .TP.20180427.2001.018.html
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