自适应信息选择的变尺度相关滤波红外目标跟踪算法
摘要
针对红外目标跟踪中红外图像模糊、存在噪声、目标特征少的问题，提出了自适应信息选择的变尺度相关滤波红外目标跟踪算法。首先，在提取的灰度特征中重新提取了梯度信息，用于增强特征感受野大小，丰富目标特征信息；其次，稀疏滤波器系数，减少滤波器信息冗余，并将其结合至滤波器训练过程中，不同通道下的空间信息保留程度不同，有效提高滤波器表达能力；最后，在原有保留尺度更新的基础上，加入变尺度滤波器，构建边界框比例不同的尺度池，有效应对边界框比例变化的情况。在LSOTB-TIR数据集和PTB-TIR数据集上做了对比和消融实验以验证算法的有效性，结果表明该算法在LSOTB-TIR数据集上精确度和成功率分别达到71.3%和59.4%，在使用手工特征的算法中获得了更好的表现。
引用本文（GB/T 7714）
孙梦宇 SUN Mengyu, 王鹏 Wang Peng, 徐均琪 XU Junqi, 等. 自适应信息选择的变尺度相关滤波红外目标跟踪算法[J]. ACTA PHOTONICA SINICA, 2023.
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