东莞理工学院学报

2020, (03) 55-59

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基于STRCF的改进HOG特征目标跟踪算法研究

张天飞;龙海燕;丁娇;张磊;

摘要(Abstract):

视频序列中运动目标跟踪时常因旋转、形变、被遮挡等原因造成跟踪失败,无法达到较好预期。针对此情况提出一种基于STRCF的改进HOG特征目标跟踪算法。首先,通过搜索目标区域的Sobel特征局部最值,然后以局部最值所在区域为中心施加一个高斯权重,最后将权重与HOG特征相融合,并将其应用于目标跟踪。该方法的优点是扩大了目标与背景的差异化,使得所提取特征能更有效地描述目标物体。同时,为结合时间轴信息构建稳定模板,跟踪过程中模板更新采用多帧更新方式。实验结果表明,该方法可有效地解决跟踪过程中目标旋转以及被遮挡等问题,能实现目标的鲁棒性跟踪,具有一定应用价值。

关键词(KeyWords): 计算机视觉;目标跟踪;STRCF;Sobel;HOG

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 张天飞;龙海燕;丁娇;张磊;

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