一种快速鲁棒的加权压缩跟踪方法

李玄 刘倩玉

【摘 要】基于视觉的目标跟踪是计算机视觉的一个重要应用，对于视觉跟踪系统来说，跟踪算法的性能极为关键。本文提出了一种快速鲁棒的压缩跟踪方法，这种方法通过检测的方式来实现跟踪，即它通过在每一帧检测目标来实现对目标的持续跟踪。加权压缩特征的使用使得算法在存在遮挡的情况下效果很好，同时极限学习机的使用保证了跟踪速度的提升。实验结果表明算法的跟踪准确度很高，速度快，鲁棒性好，特别适用于一些存在着快速运动以及遮挡的场合。

【关键词】目标跟踪；加权压缩特征；极限学习机

中图分类号： TP391.4 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）08-0022-003

A fast and robust weighted compressive tracking method

LI Xuan1 LIU Qian-yu2

（1.Xi'an Institute of Navigation Technology，Xi'an 710068，Shaanxi，China；

2.Xi'an Microelectronic Technology Institute，Xi'an 710000，Shaanxi，China）

【Abstract】Visual tracking system plays an important role in various computer vision applications. The tracking algorithm is very crucial for visual tracking system. A robust weighted compressive tracking method is proposed in this article. The proposed algorithm belongs to tracking by detection methods which regards tracking as detecting target in each frame. The use of weighted compressive features benefits the circumstance of occlusion while ELM guarantees the tracking speed of the algorithm. The experiment shows that the algorithm has good performance in terms of efficiency， accuracy and tracking speed. It is very robust and efficient in the case of abrupt movement and occlusion.

【Key words】Target tracking；Weighted compressive features；Extreme machine learning

0 摘要

视觉跟踪是计算机视觉的一个重要应用，很多场合都用到视觉跟踪，比如说监控、火控系统、车辆导航、智能机器人、行为识别以及导弹制导。对摄像机中的目标进行跟踪是一项富有挑战性的工作，主要是由于以下三个因素：（1）跟踪系统需要对目标的姿态变化、旋转以及遮挡具有很强的鲁棒性；（2）跟踪系统应该能够有效应对相机或者目标的突然运动；（3）跟踪系统应该能在一些对实时性要求较高的场合具有很好的表现。

通常来说，跟踪系统应该包含以下三个要素：外观模型、运动模型以及在当前帧搜寻目标位置的策略。本文主要关注的是外观模型。它是由物体的表现模型和统计模型两部分构成。物体的表现模型主要关注的是如何用不同的特征去设计一个鲁棒的特征描述子。……