【FCS 人工智能专栏】实时的流形正则化上下文感知相关滤波跟踪

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      尽管相关滤波类目标跟踪方法取得了较好的效果，但是，其固有的样本循环假设导致样本冗余，不利于学到有效的分类器。本文提出了一种快速流形正则上下文感知相关滤波跟踪算法，来挖掘不同类型样本间的局部流形结构信息。首先，不同于只利用单一基样本的传统相关滤波跟踪方法，本文额外利用了一系列基样本周围的上下文样本，并对其施加流形结构假设。然后，考虑到这些样本之间存在的流形结构，本文在相关滤波学习中，引入线性图拉普拉斯正则项。巧合的是，这个优化问题能够利用快速傅里叶变换求得闭式解，因而能够实现高效计算。大量在OTB100和VOT2016数据集上的实验结果表明，本文提出的跟踪算法在准确性和鲁棒性方面，表现优于几个最先进的算法。特别是本文介绍的跟踪器在单个CPU上以28fps的速度实时运行。

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Frontiers of Computer Science

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Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”。

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