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卷积视角下抗遮挡相关滤波跟踪方法

         
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针对当前相关滤波跟踪算法在目标进行旋转、快速运动和被遮挡时,易出现跟踪漂移甚至跟丢的问题,提出一种卷积视角下抗遮挡相关滤波跟踪方法.该方法在相关滤波算法框架的基础上,利用上下文感知方法增加背景信息,引入多模态历史池更新策略增强抗遮挡的跟踪性能.首先,设计出一套基于卷积视角的公式推导体系,巧妙地引入卷积定理在频域上求解滤波器,相比于现有文献中循环矩阵对角化的滤波器求解方法,该推导方法易于理解.然后,通过引入上下文相关信息,设计合理的能量泛函压制背景区域的响应值,达到更加稳健跟踪目标的目的.最后,建立历史多模态目标池,一旦相关响应最大的样本与历史模板池各多模态模板相似度低于人为设置阈值,则认定该帧出现遮挡,不进行模板池、外观模型、滤波器的更新,有效解决遮挡挑战下跟踪漂移的问题.将所提方法在OTB2015上进行测试,实验表明在目标旋转、快速运动、被遮挡等条件下,所提方法在保证准确跟踪的同时保持较高的速度,优于实验所提的其他方法.

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