【摘 要】
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近些年,相关滤波技术凭借其高计算效率,在目标追踪领域得到广泛的运用。虽然大部分基于判别式相关滤波（Discriminative Correlation Filter,DCF）算法通过模型的构建在追踪精度和鲁棒性方面得到较大的性能提升。但是,随着追踪目标受到复杂背景噪声的影响,实现复杂背景下的高精度和高鲁棒性追踪依旧是研究的重点和难点。而追踪过程中由于伴随背景信息的引入和漫长的追踪时长,训练过程也受
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近些年,相关滤波技术凭借其高计算效率,在目标追踪领域得到广泛的运用。虽然大部分基于判别式相关滤波（Discriminative Correlation Filter,DCF）算法通过模型的构建在追踪精度和鲁棒性方面得到较大的性能提升。但是,随着追踪目标受到复杂背景噪声的影响,实现复杂背景下的高精度和高鲁棒性追踪依旧是研究的重点和难点。而追踪过程中由于伴随背景信息的引入和漫长的追踪时长,训练过程也受到边界效应和滤波器退化问题的出现,从而影响追踪的鲁棒性。为了提高复杂环境中对目标的高精度和高鲁棒性追踪,本文基于相关滤波追踪算法提出了两种改进的方法,主要的研究内容如下:（1）针对基于相关滤波算法在目标追踪过程中存在的边界效应和响应图畸变的问题,本文提出了一种基于临时块的时间驱动的相关滤波跟踪算法（Temporary Block-Based via Time-Driven Correlation Filter,TB-TDCF）。TB-TDCF算法在临时块的基础上引入时间正则化项,使得滤波器在更新的过程中保持与多帧前的滤波器相似,改善过多噪声引入所带来的响应图畸变问题,同时减轻滤波器模型在训练中的过拟合缺陷,提高了追踪的滤波器模型在追踪过程中的鲁棒性。（2）针对相关滤波算法在目标追踪过程中存在的模型退化问题,本文提出了一种基于相对熵的相关滤波跟踪算法（Relative Entropy-Based Correlation Filter,RECF）。RECF算法通过引入相对熵的度量方法,使得相关滤波在模型更新的过程中摆脱传统的线性方法因模型简单而引发的模型退化问题,使用更为复杂的相对熵概率拟合来提高模型对目标追踪的鲁棒性。为了验证本文提出两种算法的性能,本文基于不同的数据集进行了对比实验,并结合近些年数10种优秀的相关滤波算法验证了本文算法在复杂的背景环境下优异的鲁棒性和准确性。
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