计算机工程

作者：沈泽君, 丁飞飞, 杨文元

单位：闽南师范大学 a. 福建省粒计算及其应用重点实验室;b. 计算机学院, 福建 漳州 363000

关键词：计算机视觉,目标跟踪,粒度关系,相关滤波,鲁棒性评估

基金：国家自然科学基金青年基金项目（61703196）；福建省自然科学基金（2018J01549）。

视频跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，跟踪算法往往通过融合多种类型的特征来实现较高的性能，但其中多数算法未能充分利用多个特征之间的粒度关系。为此，提出一种基于粒计算思维的多粒度相关滤波视频跟踪算法。对视频图像的特征进行划分，构造出基于各个粒度的相关滤波器并进行独立跟踪，在每帧中根据稳健性评估得分的高低选择最优结果。在此基础上，汇总各帧下的跟踪结果并作为最终输出。在OTB-2013和OTB-2015 2个公开数据集上进行实验，结果表明，与视频跟踪算法DCFNet相比，该算法在空间鲁棒性与时间鲁棒性上的精准度较高，特别是在快速运动、平面内外旋转和尺度变化的情况下，其具有良好的视频处理能力。

来源：2020年第5期

《计算机工程》期刊编辑部

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