發(fā)布時(shí)間：2021-01-09 00:52

　　判別相關(guān)濾波器（DCF）是視頻跟蹤領(lǐng)域一種有效方法,顯著推動(dòng)了視頻跟蹤領(lǐng)域進(jìn)展。然而,卷積算子的對(duì)稱性會(huì)帶來(lái)計(jì)算上的問(wèn)題,并破壞廣義的平移等變性。針對(duì)前一問(wèn)題,人們提出許多解決方法,但對(duì)后一問(wèn)題不夠重視。本文分析循環(huán)卷積的對(duì)稱性帶來(lái)的問(wèn)題,提出一種非對(duì)稱卷積運(yùn)算,且證明這種運(yùn)算具有弱的廣義平移等變性。利用提出的卷積運(yùn)算,構(gòu)造一個(gè)非對(duì)稱判別相關(guān)濾波跟蹤器（ADCF）。它對(duì)目標(biāo)的平移更加敏感,且其非對(duì)稱性允許濾波器和輸入樣本有不同空域大小,這使得ADCF的計(jì)算復(fù)雜性,從濾波器參數(shù)數(shù)量不隨輸入樣本增大而增加的意義上說(shuō),更加可控。且ADCF對(duì)應(yīng)的正規(guī)矩陣具有兩級(jí)塊Toeplitz矩陣結(jié)構(gòu),利用該結(jié)構(gòu)可設(shè)計(jì)時(shí)間復(fù)雜度為O（Nlog N）、空間復(fù)雜度為O（N）的矩陣—向量乘法。此外,有別于基于DCF的跟蹤器,ADCF引進(jìn)空域和時(shí)域正則化項(xiàng),本質(zhì)上不會(huì)增加計(jì)算復(fù)雜度。在4個(gè)公開(kāi)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集（OTB-2013,OTB-2015,VOT-2016和Temple-Color）和一個(gè)合成數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明所提方法取得最優(yōu)視頻跟蹤性能。 

【文章來(lái)源】：Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2020,21(10)

【文章頁(yè)數(shù)】：19 頁(yè)


本文編號(hào)：2965644