结合自适应空间权重的改进型时空正则项跟踪算法

摘要：

为解决时空正则项的相关滤波视觉跟踪算法在目标部分遮挡时存在的模型漂移和尺度估计不准确问题,提出了结合自适应空间权重的改进型时空正则项跟踪算法.采用平均特征能量比将无法准确表达目标或过多表达背景信息的特征通道裁剪掉,以提高跟踪精度.在滤波器训练时加入空间权重正则项,利用时间正则项在目标遮挡时被动更新滤波器,使得在空间权重更新时更为准确,以此着重学习目标未被遮挡部分,获取可靠的相关滤波器系数.将滤波器求解划分为2个子问题,分别采用交替方向乘子法进行优化计算,保证算法运算速率.在牛顿迭代法中设置精度阂值,在保证定位精度的同时减少迭代次数.实验结果表明:在OTB-100数据集上所选择的6个视频序列中,所提算法较STRCF算法的平均中心位置误差降低了12.3像素,平均重叠率增加了7％,运算帧率可达19.25帧/s;在OTB2015遮挡视频序列中,所提算法较STRCF算法的成功率曲线下积分面积(SAUC)增加了0.7％,使用深度特征的所提算法较DeepSTRCF和ASRCF算法的SAUC分别提升了3.9％与0.9％.

关键词：视觉跟踪、相关滤波、时间正则项、牛顿迭代法、空间权重正则项

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;陕西省科技厅重点研发计划资助项目

在线出版日期：2020-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：158-169