专注学习时空关系的相关滤波跟踪算法

摘要

传统相关滤波跟踪算法试图引人预定义的正则项,如抑制背景学习或限制相关滤波器的学习率来提高算法的鲁棒性,但在复杂场景下还是容易发生目标跟踪丢失,因为传统相关滤波跟踪算法没有关注相邻两帧之间的信息变化.针对以上问题,本文提出专注学习时空关系的相关滤波跟踪算法,引入相邻两帧的响应图变化作为空间正则项权值的参考权重,而当前帧的响应图的振荡程度确定时间正则项权值,最后本文通过交替方向乘子法(ADMM)迭代优化本文的损失函数.通过在OTB-50、OTB-100和OTB-2013三个基准数据集上进行了实验,验证了本文算法在复杂场景下更具有鲁棒性.