基于加速自适应时空背景感知相关滤波的目标追踪算法

基于相关滤波设计鲁棒的追踪算法是目标追踪领域的一个重要研究方向.背景、空间信息和时间信息对提高算法的追踪性能具有重要意义.在背景感知追踪算法的基础上,融合空间信息和时间信息,考虑空间权值矩阵的自适应性,文中提出基于加速自适应时空背景感知相关滤波的目标追踪算法.运用加速的交替方向乘子法求解空间权值矩阵和滤波器,实现目标自适应追踪.利用背景信息、空间信息及空间权值的自适应性,增强追踪器对背景和目标的鉴别能力.运用时间正则项,缓解追踪器在目标遮挡下的追踪漂移问题.应用加速的交替方向乘子法,提高求解速度.实验表明,文中算法在目标遮挡、背景干扰等情况下的追踪性能较优.

学习时间变异抑制相关滤波的视频跟踪算法

目的:解决传统的基于判别相关滤波器的跟踪算法在遮挡、旋转、快速运动或低分辨率场景中容易出现检测异常或物体漂移等情况。方法:通过设计变异抑制正则项对检测阶段生成的响应图加以限制,使跟踪器能够有效抑制畸变。同时,构建时间正则项,利用前后帧的滤波器关系追踪目标,以有效缓解跟踪目标丢失问题。结果:采用精度图和成功率图作为评价标准,在标准数据集上与9种跟踪算法进行对比实验。实验结果表明,所提算法在遮挡、快速移动、背景干扰等检测异常情况下,对目标能够进行准确地跟踪。结论:通过设计变异抑制正则项和时间正则项,提高了传统的基于判别相关滤波跟踪器在复杂场景下的鲁棒性。