【摘 要】
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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
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
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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
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