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摘要
针对复杂情况下视觉目标跟踪算法性能严重退化的问题,提出一种基于难例挖掘和自适应时间正则化的视觉目标跟踪算法.首先,该算法在Staple算法基础上,深度挖掘困难负样本用于相关滤波器训练,提高了跟踪算法的抗干扰能力;其次,加入自适应时间正则化约束,根据目标响应图的变化情况,自适应确定时间正则化系数及模型更新策略,增强了跟踪算法的鉴别能力.在数据集OTB-2015、TC-128和UAV123上的实验结果表明,该算法能够有效应对复杂情况下跟踪性能退化的问题,且运行速度超过30帧/秒,满足实时性需求,综合性能优于对比算法.
