基于前景感知的时空相关滤波跟踪算法
针对长时目标跟踪中目标背景混杂、遮挡、目标移出视野导致的跟踪失败问题,基于空间正则化相关滤波(SRDCF),提出一个基于前景感知的时空相关滤波算法.首先,提出前景感知相关滤波方法,使得滤波器能够准确地把目标前景区域和背景区域进行区分;然后,把前景感知滤波器加入时间正则项中,使具有时空正则化功能的滤波器始终保持在一个低维的判别流形上;同时,采用交替方向乘子法(ADMM)求解,使得跟踪方法在传统特征的表达上能实现实时性;最后,确定目标重检测器的激活阈值,利用候选区域方法结合相关滤波方法实现重检测,达到长时跟踪的目的.在标准数据集OTB-2013上分别利用传统特征和卷积特征进行实验,并与SRDCF相比,跟踪平均成功率分别提高了5.6％和7％.本文算法针对目标背景模糊、旋转、遮挡和移出视野等情况,具有较强的稳健性.
机器视觉、目标跟踪、相关滤波、时间一致性、重检测
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金Y8K4160401
2019-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
137-148
