基于DSST算法的MATLAB视频目标跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了判别式尺度空间跟踪(DSST)算法，能够在视频序列中自动跟踪目标。系统支持首帧目标选择，并在后续帧中精确预测目标位置和尺度变化，包含完整的特征提取和位置估计模块。

详 情 说 明

基于DSST算法的视频序列目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个高效鲁棒的视频目标跟踪系统，基于判别式尺度空间跟踪（DSST）算法。系统通过相关滤波器技术，能够在复杂场景下对目标进行准确的定位和尺度估计。用户只需在首帧指定跟踪目标，系统即可在后续视频帧中自动预测目标的位置和大小变化，适用于多种实际应用场景。

功能特性

• 精准跟踪：采用判别式尺度空间跟踪算法，结合位置与尺度双重滤波器
• 多特征融合：支持HOG、CN等多种特征融合，提升跟踪鲁棒性
• 尺度自适应：能够有效处理目标尺度变化，解决传统跟踪器的尺度漂移问题
• 实时性能：优化算法实现，保证跟踪过程的实时性
• 可视化展示：提供实时跟踪显示界面和结果可视化输出
• 性能评估：自动计算跟踪成功率、中心位置误差等量化指标

使用方法

1. 准备数据：将视频序列图像放入sequences文件夹（支持jpg/png/bmp格式）
2. 设置参数：在配置文件中指定初始目标位置和图像参数
3. 运行系统：执行主程序启动跟踪过程
4. 查看结果：系统自动生成跟踪结果文件和可视化图像序列
5. 性能分析：查看生成的跟踪性能评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了目标跟踪系统的完整流程，主要包括视频序列读取与预处理、初始目标区域确定、位置与尺度滤波器的初始化和在线更新、目标在后续帧中的精确定位与尺度估计、跟踪结果的可视化实时展示以及最终性能指标的计算与输出。该文件作为系统入口，协调各功能模块有序执行，确保跟踪过程的完整性和稳定性。