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摘要
针对基于时空正则化相关滤波的目标跟踪算法，在解决边界效应时引入的空间权重矩阵无法自适应目标变化和时间正则项超参数固定无法自适应更新，容易引入背景噪声导致模型漂移等问题，提出了一种基于样本可靠性的时空正则化自适应相关滤波目标跟踪算法。首先，该算法通过图像的空间可靠性自适应调节空间权重参考矩阵，自适应空间正则项结合空间权重参考矩阵在一定程度上降低了边界效应的影响。然后，使用前后两帧响应图的变化程度确定时间正则项的超参数参考值，避免模型发生突变造成跟踪漂移问题。最后本文通过交替方向乘子法(ADMM)迭代求解目标函数，保证算法的运行效率。本文算法在OTB2013与OTB2015公开数据上进行了相关实验，大量实验表明：本文算法能够较好的处理复杂环境下的目标跟踪问题，其距离精度和跟踪成功率优于其他对比算法。
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单位重庆邮电大学; 通信与信息工程学院
