自适应时空正则化的相关滤波目标跟踪

摘要： 针对正则化滤波器预先定义正则化项，但无法实时抑制非目标区域学习的缺点，提出了一种自适应时空正则化的新方法，从而提高算法在目标跟踪过程中适应外观变化的鲁棒性。首先在目标函数中引入空间局部响应变化量，使滤波器专注于学习对象中值得信任的部分，从而得到响应模型；其次根据全局响应变化决定滤波器的更新率；最后引入卷积神经网络进行深度特征提取，为减少高维数据存储过大，采用主成分分析算法进行降...