多特征融合的自适应加权采样上下文感知相关滤波跟踪算法

针对传统相关滤波器使用特征单一、背景信息不足等缺点,提出一种多特征融合的自适应加权采样的上下文感知相关滤波算法.首先,对于灰度图像序列,采用方向梯度直方图(FHOG)特征、局部二值模式(LBP)特征以及灰度特征相融合;对于彩色图像序列,则采用方向梯度直方图(FHOG)特征、局部二值模式(LBP)特征以及颜色(CN)特征相融合.其次,自适应采样响应图中的高响应区域,将其作为负样本引入滤波器训练中,并对最高响应区域赋予更高的抑制权重.对于目标尺度变化问题,引入尺度池进行尺度估计.最后,在OTB100数据集上实验的结果表明,相比原算法,本文算法的距离精度提高了8.5％,成功率提高了14.7％,并将本文算法与其他几种主流算法对比,验证了其有效性.