图像处理之目标跟踪(二)之MOSSE滤波简单梳理
2018-01-22 20:25
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图像处理之目标跟踪(二)之MOSSE滤波简单梳理
2010年CVPR,David S.Bolme在文章《visual object tracking using
adaptive correlation filters》中首次将相关滤波用在了跟踪领域,其中提出了最小化平方和误差(MOSSE)(Minimum
Output Sum of Squared Error filter)滤波器。
相关滤波的思想:越是相关的两个目标相关值越大,也就是视频帧中与初始化目标越相似,得到的相应也就越大。卷积定理:时域的卷积相当于频域相乘,频域卷积相当于时域相乘。
论文中英文对应参考(博主貌似没有翻译完):
denghe1122 目标追踪——相关滤波追踪论文翻译:Visual
Object Tracking using Adaptive Correlation Filters
算法原理讲解:
autocyz 相关滤波跟踪(MOSSE)
opencv最新3.4.0版本中已经实现该算法,函数:TrackMOSSE,,具体学习可以参考。这里某种原因,opencv没有升级成功,还是3.2.0,所以在github中寻找到了另外一种版本实现的算法:MOSSE
filter。
这里对于算法进行了些许的更改和简单的注释,下载地址:MOSSE 代码
最终结果:这个版本的mosse算法,运行速度较快,对于遮挡有一定的鲁棒性,但对于运动过快的目标容易丢失目标,且后续不容易捕捉回来。
2010年CVPR,David S.Bolme在文章《visual object tracking using
adaptive correlation filters》中首次将相关滤波用在了跟踪领域,其中提出了最小化平方和误差(MOSSE)(Minimum
Output Sum of Squared Error filter)滤波器。
相关滤波的思想:越是相关的两个目标相关值越大,也就是视频帧中与初始化目标越相似,得到的相应也就越大。卷积定理:时域的卷积相当于频域相乘,频域卷积相当于时域相乘。
论文中英文对应参考(博主貌似没有翻译完):
denghe1122 目标追踪——相关滤波追踪论文翻译:Visual
Object Tracking using Adaptive Correlation Filters
算法原理讲解:
autocyz 相关滤波跟踪(MOSSE)
opencv最新3.4.0版本中已经实现该算法,函数:TrackMOSSE,,具体学习可以参考。这里某种原因,opencv没有升级成功,还是3.2.0,所以在github中寻找到了另外一种版本实现的算法:MOSSE
filter。
这里对于算法进行了些许的更改和简单的注释,下载地址:MOSSE 代码
最终结果:这个版本的mosse算法,运行速度较快,对于遮挡有一定的鲁棒性,但对于运动过快的目标容易丢失目标,且后续不容易捕捉回来。
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