用于视频跟踪的非对称判别相关滤波器（英文）

发布时间：2021-01-09 00:52

　　判别相关滤波器（DCF）是视频跟踪领域一种有效方法,显著推动了视频跟踪领域进展。然而,卷积算子的对称性会带来计算上的问题,并破坏广义的平移等变性。针对前一问题,人们提出许多解决方法,但对后一问题不够重视。本文分析循环卷积的对称性带来的问题,提出一种非对称卷积运算,且证明这种运算具有弱的广义平移等变性。利用提出的卷积运算,构造一个非对称判别相关滤波跟踪器（ADCF）。它对目标的平移更加敏感,且其非对称性允许滤波器和输入样本有不同空域大小,这使得ADCF的计算复杂性,从滤波器参数数量不随输入样本增大而增加的意义上说,更加可控。且ADCF对应的正规矩阵具有两级块Toeplitz矩阵结构,利用该结构可设计时间复杂度为O（Nlog N）、空间复杂度为O（N）的矩阵—向量乘法。此外,有别于基于DCF的跟踪器,ADCF引进空域和时域正则化项,本质上不会增加计算复杂度。在4个公开基准数据集（OTB-2013,OTB-2015,VOT-2016和Temple-Color）和一个合成数据集上进行对比实验,结果表明所提方法取得最优视频跟踪性能。 

【文章来源】：Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2020,21(10)

【文章页数】：19 页


本文编号：2965644