提出了一种特征权值与尺度自适应的核相关跟踪算法。提取目标搜索区域的方向梯度直方图（HOG）特征和颜色名（CN）特征进行自适应权值融合，通过融合特征的相关滤波响应图的峰值找到目标位置；利用权值较大特征的相关滤波响应图的峰值和峰值旁瓣比的乘积作为尺度评估依据，对目标尺度进行粗略估计和精确估计，从而得到目标的最佳尺度。通过在目标跟踪标准（OTB-2013）数据集上的仿真实验，结果表明相比核相关滤波跟踪算法以及其他5种跟踪算法，所提算法在跟踪精度和成功率方面都有明显提高，跟踪精度为0.799，成功率为0.723，能较好地适应目标尺度的变化。

针对传统核相关滤波器(KCF)无法处理严重遮挡及光照变化等问题, 提出一种结合快速角点检测与双向光流法的长期KCF跟踪算法。首先利用KCF跟踪器在目标位置上提取融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和灰度特征的多通道特征, 计算输出响应图并得到所跟踪目标的峰值旁瓣比(PSR), 然后通过比较PSR与经验阈值来判断目标是否被遮挡; 当目标出现遮挡时, 在快速角点检测的角点基础上利用双向光流法重新检测下一帧目标位置, 并采用一种新模板更新策略来应对严重遮挡。与其他算法进行对比实验, 验证了本文算法对处理遮挡和光照变化具有高效性及稳健性。

为了克服核相关滤波(KCF)只根据目标外观模型追踪时准确性低的不足,融入运动模型,计算了检测目标框和预测目标框的交并比(IOU)。通过匈牙利算法,确定了目标间的最优关联。KCF和IOU模型都具有快速响应的特点,因此算法可满足在线处理数据的要求。在公开的2DMOT2015、MOT16数据集上进行实验,将所提方法与其他优秀方法相比,在保证30 frame/s以上处理速度的同时,追踪准确性提高10%以上。

基于核相关滤波器KCF的高速跟踪PPT介绍: Although the reasons for doing so are understandable, we argue that undersampling negatives is the main factor inhibiting performance in tracking. These analytical tools, namely circulant matrices, provide a useful bridge between popular learning algorithms and classical signal processing. The kernelized version of a linear correlation filter, which forms the basis for the fastest trackersavailable.

针对多目标跟踪算法中经常会面临的各种挑战, 如相机的突然运动、遮挡、误检和外观相似等情况, 提出一种基于核相关滤波(KCF)的分步关联框架。首先, 该算法采用基于卷积神经网络的目标检测器检测目标, 获得准确的检测结果。然后, 为了更好地预测目标的运动状态, 通过加权融合三种特征的跟踪结果, 为每个目标建立一个基于KCF算法的快速跟踪器。此外, 为了有效地降低碎片化轨迹的数量, 该算法通过跟踪片的置信度分步关联轨迹, 并在遮挡的情况下, 利用在线随机蕨重新检测目标。最后利用关联成功的检测信息自适应更新KCF算法中的尺度。实验结果表明, 与现有算法相比, 所提算法能够在各种复杂的条件下, 表现出强大和高效的跟踪性能。

基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法.pdf

大多数现代跟踪器的核心部件是识别分类器，其任务是区分目标和周围环境。为了应对自然图像的变化，这个分类器通常使用翻译和缩放的样本补丁进行训练。这样的样本集充满了冗余——任何重叠的像素都被限制为相同的。基于这个简单的观察，我们提出了一个分析模型的数据集的数千个翻译补丁。通过证明所得到的数据矩阵是循环的，我们可以用离散傅立叶变换对其进行对角化，从而将存储和计算都减少了几个数量级。有趣的是，对于线性回归，我们的公式相当于一些最快的竞争跟踪者使用的相关滤波器。然而，对于核回归，我们推导了一种新的核相关滤波器（KCF），它与其他核算法不同，具有与线性相关滤波器完全相同的复杂性。在此基础上，我们还提出了一种基于线性核的线性相关滤波器的快速多通道扩展，我们称之为双相关滤波器（DCF）。KCF和DCF在50个视频基准测试中都优于诸如strike或tld之类的顶级追踪器，尽管它们以每秒数百帧的速度运行，并且在几行代码中实现（算法1）。为了鼓励进一步的发展，我们的跟踪框架是开源的。

OTB50、OTB100、OTB2013数据集。循环矩阵，用来制造样本的数量（虚拟的样本）。更多的样本训练额分类器的效果就更好。 核技巧，将低维空间的计算映射到高维的核空间，在低维空间不可分的情况到高维空间之后变的线性可分了。

KCF算法源代码，经过修改可以在matlab 2017a运行，KCF算法为João F. Henriques

智能环境下基于核相关权重鉴别分析算法的多特征融合人脸识别