高斯感知约束空间异常的相关滤波目标跟踪

来源：计算机工程与应用杂志2024年第7期北京时间：

作者：姜文涛, 王梓民, 张晟翀

单位：1.辽宁工程技术大学 软件学院，辽宁 葫芦岛 125105；2.辽宁工程技术大学 研究生院，辽宁 葫芦岛 125105；3.光电信息控制和安全技术重点实验室，天津 300308

摘要：针对目标在复杂场景运动过程中容易出现跟踪丢失问题，提出一种高斯感知约束空间异常的目标跟踪算法。以高斯均匀分布为分布规律建立目标特征采样点，采用卷积结构提取目标的外观模型以及权重模型；为了约束空间异常，在目标函数中构建空间正则项，同时更新目标权重模型，减小空间过拟合的产生，增强跟踪器的空间异常适应性；应用加权最小二乘法思想，获得权重响应模型中心，确定目标中心，更新跟踪位置，增强跟踪器鲁棒性。使用OTB2015和UAV20L数据集，与其他主流相关滤波算法相比，该算法在目标运动导致低分辨率、遮挡等复杂条件下，跟踪成功率以及跟踪精度较高。

关键词：机器视觉,约束空间异常,空间正则,相关滤波