基于深度信息的核相關性濾波跟蹤算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、視覺目標跟蹤是計算機視覺領域的重要研究課題。為了處理各種復雜的跟蹤場景，達到較好的跟蹤效果，現(xiàn)在越來越多的跟蹤算法將跟蹤與目標檢測相結(jié)合。而深度信息不僅可以有效處理目標的大面積遮擋問題，同時由于其在采集的過程中變得越來越簡單，使得其在視覺跟蹤領域中變得越發(fā)重要。如今大部分跟蹤算法多把深度信息作為輔助信息來判斷遮擋，并沒有充分利用深度信息的作用。近些年來，核相關性濾波判別式跟蹤算法（Kernelized Correlation Filte

2、rs，KCF）表現(xiàn)得尤為突出，然而當目標發(fā)生大面積遮擋和較為嚴重的目標形變等跟蹤場景時，該算法的性能卻大大降低了?；贙CF在此方面的不足提出了基于深度信息的核相關性濾波器跟蹤算法（Research Depth-information Based of Kernelized Correlation Filters Tracking Algorithm，DKCF）。
　　分析了在加入深度信息后對跟蹤算法的影響。當前的跟蹤算法大部分是

3、在二維的圖像中提取特征信息，并不能表明目標在場景中的實際位置，缺乏目標的空間信息。通過引入深度信息，能準確的提取目標的相對位置，較好的區(qū)分目標和非目標。通過引入深度圖序列，利用當前幀的KCF最大響應點對應深度圖的相應位置，以此位置計算得到深度圖搜索區(qū)的置信圖，然后采用高斯采樣方法，計算每一個樣本點目標區(qū)域大小的概率和，選取概率和最大的點與當前幀的KCF最大響應點進行融合，得到當前幀最終的跟蹤目標坐標。通過不斷的更新目標區(qū)的深度值和KCF

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