《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于背景直方圖的Staple目標(biāo)跟蹤算法
2021年電子技術(shù)應(yīng)用第9期
孟令軍，尚椏朝
中北大學(xué) 電子測試技術(shù)國防科技重點實驗室，山西 太原030051
摘要： 針對Staple算法在由于相機運動出現(xiàn)模糊情況下跟蹤精度下降的問題，提出一種基于背景權(quán)重直方圖的改進Staple目標(biāo)跟蹤算法。首先，針對傳統(tǒng)顏色直方圖忽略空間性的問題，提出對直方圖引入位置權(quán)重；其次，利用背景區(qū)域顏色直方圖抑制背景信息對目標(biāo)區(qū)域直方圖的影響，提出引入背景權(quán)重直方圖，并完成直方圖分類器的構(gòu)建。該算法在OTB2015測試集上與其他5個先進算法進行實驗比較，結(jié)果表明在距離精度和成功率上總體效果相對Staple分別提升了3.7%和2%。
中圖分類號： TN98；TP391
文獻標(biāo)識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.201258
中文引用格式： 孟令軍，尚椏朝. 基于背景直方圖的Staple目標(biāo)跟蹤算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2021，47(9)：20-24，38.
英文引用格式： Meng Lingjun，Shang Yachao. Staple object tracking based on background-weight histogram[J]. Application of Electronic Technique，2021，47(9)：20-24，38.
Staple object tracking based on background-weight histogram
Meng Lingjun，Shang Yachao
Nationl Key Laboratory for Electronic Measurement Technology，North University of China，Taiyuan 030051，China
Abstract： Focusing on the problem that the tracking accuracy of Staple tracker is reduced due to blurring of camera motion, an improved Staple tracker base on background-weight histogram is proposed. Firstly, aiming at the problem of ignoring the spatiality of the traditional histogram, it is proposed to add position to the histogram. Furthermore, making full use of the color histogram of the background area，the influence of the background information on the histogram of the target area is suppressed，this paper proposes to introduce the background-weight histogram, and completes the construction of the histogram classifier. Experiment is made on OTB2015 benchmark for comparing the proposed tracker with other 5 state-of-the-art trackers. The results show that the proposed tracker has 3.7% and 2% improvement in distance accuracy and success rate respectively.
Key words : background-weight histogram；object tracking；Staple；motion blur；correlation filter

0 引言

    目標(biāo)跟蹤作為計算機視覺的重要組成部分，在視頻監(jiān)控、軍事應(yīng)用、人機交互、無人駕駛[1]等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。目標(biāo)跟蹤算法利用首幀目標(biāo)位置對目標(biāo)進行建模，在后續(xù)幀實現(xiàn)目標(biāo)位置的定位。由于在目標(biāo)跟蹤過程中會出現(xiàn)目標(biāo)遮擋、尺度變化、形變等，使得目標(biāo)跟蹤的效果受到極大挑戰(zhàn)[2]。

    相關(guān)濾波作為目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的一大熱點，受到廣大學(xué)者的廣泛關(guān)注[3]。2010年，Bolme提出的MOSSE算法首次將相關(guān)濾波應(yīng)用到目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，獲得了每秒數(shù)百幀的運行速度和相當(dāng)高的準(zhǔn)確率[4]。Henriques提出CSK算法將循環(huán)矩陣應(yīng)用到相關(guān)濾波算法提升樣本的多樣性[5]。2014年，Hebroiques將單通道的灰度特征擴展到多通道的梯度直方圖(HOG)，并通過核技巧將特征映射到高維空間提出KCF算法[6]。Danelljan提出DSST算法引入尺度金字塔并訓(xùn)練一個一維相關(guān)濾波器來檢測目標(biāo)的尺度[7]。Li等提出SAMF算法將梯度直方圖(HOG)和顏色名(CN)特征進行融合并實現(xiàn)多尺度檢測，有效提升跟蹤精度，在許多算法中均有應(yīng)用[8]。Bertinetto等人提出Staple算法將顏色直方圖分類器應(yīng)用到相關(guān)濾波，提升了跟蹤效果[9]。2019年，戴偉聰?shù)纫刖植棵舾兄狈綀D用于Staple算法的分類器，提出一種改進的Staple算法[10]。




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作者信息：

孟令軍，尚椏朝

(中北大學(xué) 電子測試技術(shù)國防科技重點實驗室，山西 太原030051)




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