文献学习(part44)--Aberrance suppresse dspatio-temporal correlation filters for visual object tracking
学习笔记，仅供参考，有错必纠
关键词:视觉对象跟踪；相关滤波器；时空信息；彻底的改变
Aberrance suppresse dspatio-temporal correlation filters for visual object tracking
摘要
本研究的目的是设计一种基于相关滤波的鲁棒视觉目标跟踪方法。在文献中，已经提出了许多基于鉴别相关滤波的跟踪方法，并且获得了令人印象深刻的性能。然而，现有的算法仍然面临着诸如部分遮挡、杂波背景、不确定性、边界效应(尤其是当目标搜索区域很小时)和其他具有挑战性的视觉因素等困难。此外，在目标检测过程中，由照明变化和部分/完全遮挡引起的对象的突然变化会降低性能。
为了解决前面提到的缺点，我们提出了一种利用时空信息的异常抑制相关滤波器进行视觉跟踪的算法。具体来说，我们在相关滤波器中引入空间正则项来抑制边界效应。随后，在基于离散余弦变换的框架中采用时间正则化来实现更鲁棒的外观模型并进一步增强跟踪性能。此外，我们还介绍了一种抑制由突变引起的反应图异常的方法。
在技术上，我们提出的方法可以通过使用交替方向的乘数(ADMM)技术直接解决，计算成本低。
最后，在OTB2013、OTB2015、TempleColor128和UAV123数据集上的大量实验结果表明，该方法优于现有方法。
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