[发明专利]一种融合多层卷积特征的相关滤波目标跟踪方法

摘要

本发明涉及一种融合多层卷积特征的相关滤波目标跟踪方法，属于目标跟踪领域。为了提高跟踪的成功率，针对相关滤波跟踪中传统特征对目标表达不足的问题，本发明提出一种多层卷积特征的融合策略。从目标及附近背景通过预训练好的VGG网络提取多层卷积特征并降低特征维度，在对应层训练相应滤波器得到各层响应，将各层响应归一化后通过固定权重融合。同时提取目标的HOG特征对目标的尺度进行预测。本发明在复杂环境下的精度高于其他算法，提高了相关滤波跟踪的实用性。

主权项

1.一种融合多层卷积特征的相关滤波目标跟踪方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤(1)、提取特征：在下一帧按当前帧的目标位置和尺度提取目标样本，通过预训练好的VGG网络提取目标样本的多层卷积特征并降维；步骤(2)、计算并融合多层响应：将提取到的特征通过训练好的滤波器得到每层的目标响应，将每层的响应归一化后，以固定权重融合得到最终响应；步骤(3)、位置估计：通过步骤(2)融合后的最终响应中的峰值位置得到下一帧目标的位置估计；步骤(4)、尺度估计：在下一帧的估计位置提取多个尺度下目标样本并提取HOG特征，并通过尺度滤波器得到尺度响应，通过尺度响应的峰值位置得到下一帧目标的尺度估计；步骤(5)、滤波器更新：在下一帧以估计后的目标位置和尺度提取目标的位置和尺度样本，通过VGG网络提取多层卷积特征以及计算目标多尺度HOG特征，通过线性插值方式更新当前滤波器。