基于多特征融合的红外目标跟踪方法研究

摘要

针对复杂场景下因红外图像成像质量差、纹理模糊、易受亮目标干扰等而导致红外目标跟踪效果不佳的问题，提出一种基于多特征自适应融合的红外目标跟踪方法。设计一种大核小波网络(large kernel&wavelet network, LKWNet)用于提取深度特征，设计自适应方向梯度直方图算法用于提取手工特征，并将两种特征相结合，提高红外图像特征表达能力。实验结果表明，基于本文特征提取方法设计的红外目标跟踪器ECOIR在LSOTB-TIR数据集上的Succ.AUC和Prec@20分别为79.0%和65.0%,在PTB-TIR数据集上的Succ.AUC和Prec@20分别为81.9%和63.2%,表现出较好的鲁棒性和跟踪精度。

关键词

红外目标跟踪 / 自适应融合 / 深度特征 / 方向梯度直方图