原标题：四川大学卢莉等 | 用于视频跟踪的非对称判别相关滤波器

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(NlogN)、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。

视频跟踪；判别相关滤波器(DCF)；非对称判别相关滤波器(ADCF)

作者：

李水旺，蒋权波，赵启军，卢莉，冯子亮

单位：

四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室，中国成都市，610065

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2019年，荣获中国科协等七部委推出的中国科技期刊卓越行动计划项目资助(梯队期刊)。

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