非线性时间一致性的相关滤波目标跟踪

作者：姜文涛; 李宛宣^*; 张晟翀

来源：计算机应用, 2023, 1-12.

• 目标跟踪
• 相关滤波
• 史蒂文斯定律
• 非线性时间一致性
• 非线性滤波器更新

针对现有目标跟踪算法主要采用线性约束机制LADCF(Learning Adaptive Discriminative Correlation Filters via Temporal Consistency)，跟踪算法容易漂移的问题，提出非线性时间一致性的相关滤波目标跟踪算法。首先，结合史蒂文斯定律提出贴近人类视觉感知特性的非线性时间一致项，使模型相对平滑地跟踪目标，以保证跟踪连续性，避免跟踪模型漂移；其次，采用交替方向乘子法求解最优函数值，保证算法的跟踪实时性；最后，利用史蒂文斯定律对滤波器进行非线性更新，使滤波器更新因子可以根据目标的变化对滤波器进行增强和抑制，以适应目标变化，防止滤波器退化。在4个标准数据集上与主流相关滤波和深度学习算法对比实验，相较于基线算法LADCF，所提出算法的跟踪精确度和成功率在OTB100上分别提升了2.4个百分点和3.8个百分点；在UAV123上分别提升了1.5个百分点和2.5个百分点。实验结果表明，所提出算法能有效避免跟踪模型漂移，降低滤波器退化几率，跟踪精确度和成功率较高，面对遮挡、光照变化等复杂场景时具有较强的鲁棒性。

• 单位
  辽宁工程技术大学