KCF算法在车辆目标跟踪上的参数配置研究

来源期刊：软件工程2019年第9期

论文作者：黄楠 王钦钊

文章页码：12 - 16

关键词：KCF算法;目标跟踪;地面目标;

摘    要：对地面车辆目标的视觉跟踪任务首要是满足实时性,其次是在复杂背景下对目标跟踪的鲁棒性。KCF算法作为经典的判别式跟踪算法,凭借其高效的跟踪器学习效率,一直作为主流的实时跟踪算法之一。其中,搜索区域的大小选取在很大程度上决定了能否生成稳定的跟踪器,然而对于不同尺寸的车辆目标,其最优的搜索区域大小通常是不同的。为此,本文以标准数据集OTB2015作为车辆目标视频源,通过分辨率降采样来模拟多组不同尺寸的目标运动场景,论证在不同距离下实现最优车辆跟踪的KCF算法参数配置,为长距离的车辆跟踪任务提供了参数依据。