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提出一种双约束上下文感知相关滤波跟踪算法。针对最小输出平方和误差滤波器的无偏估计容易引起过拟合的情况,结合线性岭回归训练的滤波器,提高算法的泛化能力;根据上下文感知相关滤波中的背景选择方向固定,进行基于卡尔曼滤波的自适应背景选择,提高滤波器对目标及背景的判别性;同时在目标模型更新策略中使用新的遮挡判据APCE。最后将本文算法与当前主流的跟踪算法做仿真对比,验证了本文算法的优越性和鲁棒性。