相關濾波跟蹤方法中經由循環(huán)移位得到的密集樣本一方面會包含有非真實的邊界,另一方面樣本會存在冗余性且正負比例不平衡,這兩點因素很大程度上降低了相關濾波器的訓練效果。為解決以上問題,基于最大化間隔思想引入了一種掩膜機制,使得濾波器能夠更有效地學習凈化過的正負樣本。在求解目標函數的過程中,先利用對偶變量將間隔最大化問題轉換成損失最小化問題,再通過交叉方向乘子法交叉迭代求出最終的相關濾波器。實驗結果表明,間隔最大化與掩膜機制結合后能夠有效地提升相關濾波器的跟蹤性能,且相比其他跟蹤算法具有明顯的速度與定位精確度優(yōu)勢。 

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【文章目錄】：
1 引言
2 結合掩膜機制的最大化間隔相關濾波器
    2.1 多通道相關濾波器與尺度自適應
    2.2 間隔最大化
    2.3 引入掩模機制
    2.4 目標優(yōu)化
3 算法流程
4 實驗環(huán)節(jié)
    4.1 實驗簡介
    4.2 可行性對比實驗
    4.3 跟蹤算法對比實驗
5 結語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]改進的核相關濾波跟蹤算法[J]. 孫健,向偉,譚舒昆,劉云鵬.  計算機工程與應用. 2018(09)



本文編號：3728829