TPAMI2015跟踪算法KCF的配置（High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters）

最新推荐文章于 2023-02-06 17:26:24 发布
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分类专栏： 目标跟踪 文章标签： 目标跟踪 相关滤波 KCF
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_17783559/article/details/82080409
本文介绍了KCF目标跟踪相关滤波的Matlab代码运行步骤。提供了代码下载地址，需下载Matlab版本代码，使用OTB100数据集并更改其所在目录，接着更改figure属性，最后运行run_tracker.m得到结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

作者提供的代码下载地址为：

http://www.robots.ox.ac.uk/~joao/circulant/

1、下在matlab版本代码

2、run_tracker.m，更改数据集所在目录（此处使用的是OTB100数据集，下载地址为：目标跟踪数据集OTB、VOT下载_博博有个大大大的Dream-优快云博客_otb50数据集）

 3、更改figure属性

（1）打开show_video.m，更改figure属性，将'Number'改为'UserData'

（2）打开precision_plot.m，更改figure属性，将'Number'改为'UserData'

4、运行run_tracker.m得到结果

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最近在阅读tracking的相关文章，作为2015年的最新出的KCF ，引起我的关注，作者的相关paper以及code在此：http://home.isr.uc.pt/~henriques/circulant/ 刚开始接触tracking，下面分析的可能有纰漏。在这篇文章中作者提出了一种比correlation filter更加强大的tracking方法。作者的核心思想就是：采用判别式的trac
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摘要 大多数当代的跟踪器的核心组件是判别性分类器，其任务是区分目标和周围环境。 为了应对自然的图像变化，通常使用translated and scaled的样本块来训练该分类器。 这样的样本集充满了冗余-任何重叠的像素都被认为是相同的类。 基于这个简单的观察，我们为成千上万个translate patches的数据集提出了一个分析模型。 通过结果显示数据矩阵是循环的，我们可以使用离散傅立叶变换对角化它，将存储和计算量减少几个数量级。 有趣的是，对于线性回归，我们的公式等效于一些最快的竞争跟踪器使用的相关滤
High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters 的翻译与分析
06-20
之所以对这篇文章进行精细的阅读，是因为这篇文章极其重要，在目标跟踪领域石破天惊的一篇论文，后来在此论文基础上又相继出现了很多基于KCF的文章，因此文章好比作大厦的基石，深度学习，长短记忆等框架网络也可以在KCF上进行增添模块，并能够达到较好的效果，因此我将深入学习这篇文章，并在此与大家分享，由于学识有限，难免有些谬误，还请斧正。
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10-18
1. **视觉跟踪技术**: 文件中提到的“High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters”是一种先进的视觉跟踪技术。视觉跟踪是计算机视觉系统的关键组成部分，负责实时跟踪目标对象在视频序列中的移动。这...
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kcf matlab代码相关滤波器跟踪：超越开环系统 这是我们提出的 EDCF、DCF_SC、KCF_SC 和 SAMF_SC 跟踪器的 matlab 代码。 该程序仅用于研究目的。 如果您对商业用途感兴趣，请联系版权所有者。 ＃指示： 使用您自己的...
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KCF算法涉及论文： [1] J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, "High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters", TPAMI 2015. [2] J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, "E...
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08-22
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。
高速核相关滤波跟踪KCF
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ICCV2013跟踪算法MCCF原理及代码解析
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海思3559实现KCF算法
dx0014的博客
05-12 2946
这里我参考IVE模块，采用双通道VPSS，实现KCF的跟踪功能。 具体流程为：摄像头读取图像数据实时通过HDMI输出显示，中间经过VI-VPSS-VO。 1、编写cmake文件 CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.18) project(3559Project) SET(CMAKE_CXX_STANDARD 11) # 设置编译器选项：O3优化，显示所有警告 SET(CMAKE_C_FLAGS "$ENV{CFLAGS} -O3 -Wall -g -lstdc++ -mcp
基于多核DSP的双目标KCF跟踪实现
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在多核DSP上实现对两个目标分别采用KCF算法进行跟踪，单帧图像处理时间仅需13ms
TPAMI 2023论文提出的matlabt-CTV算法开源代码发布
资源摘要信息:"该压缩包包含了matlab实现的CTV（Convex Tensor Voting）算法，这一算法的核心思想和实现细节在发表于《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（TPAMI）2023年的论文...
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