计算机应用

作者：姜文涛, 李宛宣, 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.光电信息控制和安全技术重点实验室，天津 300308

关键词：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

基金：国防预研基金资助项目(172068);辽宁省自然科学基金资助项目(20170540426);辽宁省教育厅重点基金资助项目(LJYL049)

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）跟踪模型容易漂移的问题，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，从而保证跟踪连续性，避免跟踪模型漂移；其次，采用交替方向乘子法（ADMM）求解最优函数值，保证算法的跟踪实时性；最后，利用史蒂文斯定律非线性更新滤波器，使滤波器更新因子可以根据目标的变化增强和抑制滤波器，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，所提算法的跟踪精确度和成功率在OTB100数据集上分别提升了2.4和3.8个百分点；在UAV123上分别提升了1.5和2.5个百分点。实验结果表明，所提算法能有效避免跟踪模型漂移，降低滤波器退化概率，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。

来源：2024年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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