基于支持向量相关滤波器(Support Correlation Filters,SCF)的目标跟踪方法存在严重的样本边界不连续问题,因此模型判别能力受到严重限制。本文将空间正则化项引入到SCF中,提出了基于空间正则化约束的支持向量相关滤波器(Spatially Regularized SCF,SRSCF)模型。相比于SCF,SRSCF不仅可以借助更大的图像区域进行模型学习,同时也能缓解样本的边界不连续问题对模型学习的负面影响,由此得到判别能力更强的模型。此外,本文提出了一种ADMM(Alternating Direction Method of Multiplier)算法求解SRSCF模型,其中每个子问题具有解析解。实验结果表明,相较于SCF,SRSCF能够有效地提升跟踪精度,同时仅增加较少的计算开销。
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