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专注学习时空关系的相关滤波跟踪算法
被引量：
2
1
作者
丁锦杰
谢维信
+1 位作者
李勇锋
黄梓桐
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第6期1113-1123,共11页
传统相关滤波跟踪算法试图引入预定义的正则项,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...
传统相关滤波跟踪算法试图引入预定义的正则项,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。
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关键词
时空正则项
专注学习
响应图变化
目标跟踪
相关滤波
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职称材料
题名
专注学习时空关系的相关滤波跟踪算法
被引量：
2
1
作者
丁锦杰
谢维信
李勇锋
黄梓桐
机构
深圳大学ATR国防科技重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第6期1113-1123,共11页
文摘
传统相关滤波跟踪算法试图引入预定义的正则项,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。
关键词
时空正则项
专注学习
响应图变化
目标跟踪
相关滤波
Keywords
spatio-temporal regularization
focused learning
response graph changes
target tracking
correlation filtering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
专注学习时空关系的相关滤波跟踪算法
丁锦杰
谢维信
李勇锋
黄梓桐
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021
2
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