基于Struck的在线学习和相似度匹配的双重更新跟踪算法

针对Struck算法在遇到完全遮挡后难以恢复目标的跟踪问题,提出了利用双重更新策略对目标进行跟踪的算法。首先标定首帧中目标的所在位置,提取目标特征作为初始模板。其次,设计相似函数判别当前帧目标区域与初始模板的相似度,超过阈值的区域选为正样本加入到在线学习的过程。最后,当目标遇到完全遮挡时,通过遍历搜索的方式寻找与目标相似的图像块,选择超过阈值中相似度最高的图像块作为目标继续跟踪。实验结果表明,改进后的算法可以更好地解决因遮挡或背景相近等复杂条件引起的目标跟踪丢失的问题。