尺度目标的频域核回归跟踪研究

提出了一种基于频域核回归模型的尺度目标跟踪算法。该算法将时域相关滤波转换为频域的线性回归问题，构建一个包含似然项和先验项的代价损失函数，当似然项和先验项选取不同的分布函数，获得不同约束条件下的跟踪模型；通过核函数用来适应目标在跟踪过程的尺度变化。在初始帧中，通过手动标注目标初始状态，获得目标样本及其标记，利用核回归得到目标的频域模板；在跟踪过程中，利用循环卷积定理，将时域相关运算转换为频域乘积运算，快速计算候选样本的响应，得到目标在当前帧的估计；利用估计结果更新目标频域模板，同时在线更新核函数，适应目标尺度变化。实验分析表明，文中算法能够实时地跟踪目标，适应目标外观和尺度的变化，获得较好的跟踪效果。