引入高斯掩膜的相关滤波目标跟踪算法

作者：王法胜; 尹双双; 贺冰; 孙福明^*

来源：中国图象图形学报, 2023, 28(10): 3092-3106.

• 目标跟踪
• 相关滤波(CF)
• 边界效应
• 样本污染
• 高斯形状掩膜

目的 由于相关滤波（correlation filter,CF）跟踪算法使用循环移位操作增加训练样本，不可避免会引起边界效应问题。研究者大多采用余弦窗来抑制边界效应，但余弦窗的引入会导致样本污染，降低了算法的性能。为解决该问题，提出了嵌入高斯形状掩膜的相关滤波跟踪算法。方法 在空间正则化相关滤波跟踪框架中嵌入高斯形状掩膜，对靠近目标中心和搜索区域边缘的样本重新分配权重，提高中心样本的重要性，同时降低远离中心的边缘样本的重要性，增加中心样本的响应，从而降低样本污染的影响，增强滤波器的判别能力。建立了高斯掩膜相关滤波跟踪算法的目标公式，然后使用交替方向乘子法（alternating direction of multiplier method,ADMM）求解滤波器及空间权重的闭合解。结果 为评估所提算法的跟踪性能，在OTB2013(online tracking benchmark)、TC128(temple color)、UAV123(unmmaned aerial vehicle)及Got-10k(general object tracking)等多个基准数据集上进行了大量实验，并与多个先进的相关滤波跟踪算法对比。结果表明，在OTB2013数据集上精度和成功率分别为90.2%和65.2%，其中精度比基准算法提高0.5%；在TC128数据集上精度和成功率分别为77.9%和57.7%，其中成功率提高0.4%;UAV123数据集上的两个指标数据分别为74.1%和50.8%，精度提高0.3%；在Got-10k数据集上成功率提高了0.2%。结论 与其他相关滤波跟踪算法相比，本文算法在各数据集上的精度和成功率表现出较强的竞争力，显著提高了基准算法的跟踪性能。

• 单位
  大连民族大学