【摘 要】
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基于相关滤波的跟踪算法,利用手工特征为目标外观建模,速度快但精度较低,基于深度学习的跟踪算法,利用卷积深层为特征,精度高但速度慢。为兼顾算法的速度与精度,提出双模型流形正则化相关滤波跟踪算法。算法由主模型和辅助模型构成,主模型采用上下文相关框架与相关滤波算法相结合,有效地弥补了相关滤波学习模型中余弦窗所过滤掉的背景信息,通过对上下文相关样本做流形正则处理,达到惩罚上下文相关框架、优化主模型模型的目
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基于相关滤波的跟踪算法,利用手工特征为目标外观建模,速度快但精度较低,基于深度学习的跟踪算法,利用卷积深层为特征,精度高但速度慢。为兼顾算法的速度与精度,提出双模型流形正则化相关滤波跟踪算法。算法由主模型和辅助模型构成,主模型采用上下文相关框架与相关滤波算法相结合,有效地弥补了相关滤波学习模型中余弦窗所过滤掉的背景信息,通过对上下文相关样本做流形正则处理,达到惩罚上下文相关框架、优化主模型模型的目的。辅助模型采用核相关滤波模型与卷积特征的结合。辅助模型因采用深度特征为目标外观进行建模,由于深度特征维度大,在做相关性计算的时候比较耗时,所以通过主成分分析技术对卷积特征做降维处理,加快辅助模型的跟踪速度。主模型承担主要的跟踪任务,当跟踪目标发生遮挡、形变、超出视距等情况时,跟踪置信度低于经验阈值则启用辅助模型予以纠正,防止主模型发生漂移。在数据集OTB2015和VOT2016的实验结果表明,主模型跟踪速度快且精度较低,辅助模型跟踪速度慢且精度高,因此主模型和辅助模型协同作用,在速度和精度方面优势互补。本文算法在OTB2015和VOT2016数据集上测试取得了良好的效果,在精度和鲁棒性方面超过了其它相关滤波对比算法。该论文有图19幅,表9个,参考文献50篇。
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