空间正则化支持相关滤波算法OACSTPCD
Spatially regularized support correlation filter algorithm
支持相关滤波跟踪方法利用循环采样将计算转换到频域进行,解决了支持向量机采样少与计算量大的问题.但是当前方法在跟踪过程中对目标周围进行循环采样,产生大量移位样本,不能很好地利用背景信息.针对该问题,提出空间正则化支持相关滤波算法.该算法在训练过程中引入空间正则化分量,根据滤波器的空间位置对其进行惩罚.该算法能够在更大的区域进行采样,使用更多的真实样本进行训练,同时,进一步使用ADMM优化策略提高了跟踪速度.在OTB100数据库上的实验表明,相对于尺…查看全部>>
苏振扬;程云;黄克斌;万俊
黄冈师范学院 教育学院,湖北 黄冈 438000黄冈师范学院 教育学院,湖北 黄冈 438000黄冈师范学院 教育学院,湖北 黄冈 438000中南财经政法大学 信息与安全学院,湖北 武汉 430073
电子信息工程
支持向量机相关滤波支持相关滤波目标跟踪空间正则化ADMM优化策略
SVMcorrelation filtersupport correlation filtertarget trackingspatially regularizedADMM optimization strategy
《现代电子技术》 2023 (19)
83-87,5
国家自然科学基金面上项目(71974073)湖北省教育厅科学技术研究计划重点项目(D20202901)鄂东教育与文化研究中心科研基金项目(202238904)
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