本文是一篇计算机论文，本文提出了基于时空正则化相关滤波目标跟踪方法，实现了空间约束自适应以及时间模板动态化，且在此基础上融合深度特征，引入自适应特征通道权重，旨在去除深度特征通道冗余，进一步提高跟踪精度。
第一章 绪论
1.1研究背景
随着大数据时代来临，海量图像、视频、音频等多源数据呈几何倍数增长，各类数据已渗透到社会方方面面，成为国家战略性数据资源。2021年12月，国务院《十四五数字经济发展规划》指出“数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。数据对提高生产效率的乘数作用不断凸显，成为最具时代特征的生产要素。数据的爆发增长、海量集聚蕴藏了巨大的价值，为智能化发展带来了新的机遇。切实用好数据要素，将为经济社会数字化发展带来强劲动力”。众所周知，视觉是人类获取外界信息的主要方式之一。视频数据无疑是海量数据的重要组成部分，同时也是促进经济社会数字化发展的核心生产要素之一。
在日常工作、生活及休闲场景中，人们需要手动从大量视频数据中获取有价值的信息。然而受限于精力和时间，研究人员不得不去思考如何借助机器设备，实现高效精准的内容提取，创造更多社会价值和经济价值。计算机视觉技术是解决该问题的有力工具，利用计算机实现对视频数据的信息提取，具有重要的应用价值和广阔的应用前景。计算机视觉常见任务有目标跟踪、图像分割、图像分类、目标检测等，其中目标跟踪一直是计算机视觉热门研究内容。
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1.2国内外相关方法研究与发展状况
目标跟踪算法研究最早可追溯到上世纪五十年代。Wax[6]首次提出了目标跟踪概念，之后越来越多学者开始关注目标跟踪这一领域。传统生成式目标跟踪方法[7-9]是早期目标跟踪研究中的主流。近年来，随着顶级期刊与会议上相关论文的涌现，以及全球级别目标跟踪竞赛的举办，相关滤波目标跟踪 [10-12]方法得到了迅速发展，深度学习目标跟踪方法[13-16]也逐渐流行。目标跟踪算法已成为计算机视觉领域的研究热点之一。
（1）生成式目标跟踪算法
生成类方法主要思想是：学习图像首帧中目标特征，创建跟踪模板，并在后续帧中搜寻与目标外观最为匹配的区域块，即为跟踪目标出现位置。代表性生成式跟踪方法有粒子滤波方法[17]、光流法[18]和稀疏表示类方法[19]等。
粒子滤波方法从统计学的角度阐释目标跟踪任务，把跟踪问题转化为状态估计任务，利用随机化样本，计算概率密度函数，预测目标状态。传统粒子滤波算法的局限在于仅使用颜色直方图特征建模跟踪对象，当粒子数量过多时往往导致模型退化之问题。针对该问题，Gordon[20]融合了重采样策略，在一定程度上提升了算法效率，实现了更精细化的目标跟踪。
光流法的思想是：根据图像中像素值变化挖掘光流改变情况，据此判断目标运动情况。由于光流的计算对图像光照信息十分敏感，光流法主要用于跟踪背景光照变化较小，且运动缓慢的目标。该方法在如背景模糊、物体快速移动等复杂场景中表现较差。
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第二章 相关工作简介
2.1引言
近年来，目标跟踪一直是计算机视觉领域的研究热点。在复杂现实应用场景中，跟踪器需要长时执行跟踪任务，设计目标跟踪算法常需要考虑诸多干扰因素。一方面，目标在运动期间易受外界环境影响如光照强度变化、背景遮挡等；另一方面目标内部存在多种变化如目标形状变化、尺度变化、快速运动等，上述因素为跟踪器设计带来了极大挑战。经过长期探索，研究人员总结出一套切实有效的跟踪算法框架，包括运动模型、特征提取、观测模型、模型更新、集成处理五个部分，这对目标跟踪研究有着十分重要的借鉴意义。
相关滤波跟踪算法作为极具代表性的目标跟踪方法，从2010年开始一直发展迅速，并凭借其较高的处理速度和优异的跟踪性能在公开测试基准数据集和跟踪竞赛上大放异彩。相关滤波跟踪算法优势在于利用循环采样简化采样流程，并借助快速傅里叶变换，推进相关滤波器学习，从而获取最优滤波器，预测下一帧中目标位置。
为了精准描述目标信息，特征提取在视觉跟踪中是极为重要的一环。在早期跟踪研究中，手工特征凭借其丰富先验信息与简易提取流程，在表征目标的同时没有增加计算负担。近年来，随着深度学习革命性发展，深度神经网络可从大量训练样本中学习到深层特征，以挖掘图像中潜在的语义信息。引入深层特征可使跟踪器具有强鲁棒性和良好判别能力，因此深层特征提取被广泛地应用于各个跟踪算法框架。 本章将介绍目标跟踪的一般框架以及其相关的数学公式推导。其余内容安排如下：2.2节介绍目标跟踪一般框架；2.3节介绍相关滤波跟踪理论基础和跟踪流程；2.4节介绍跟踪中常见的特征表示包括手工特征和深度特征；2.5节介绍本文算法所涉及的目标跟踪数据集及测试评价指标；2.6节总结本章内容。
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2.2目标跟踪框架
目标跟踪旨在根据视频序列首帧中目标位置信息，预测后续每帧中目标状态，具体包括目标的位置、大小、形状等信息，从而得到跟踪对象的运动轨迹。2015 年，Wang[51]将主流的目标跟踪框架归结为：运动模型、特征提取、观测模型、模型更新、集成处理五个部分。
（1）运动模型
运动模型建立环节对输入前一帧位置信息，将当前帧图像划分为多个图像块，通过平移、缩放等方式，从中筛选出可能存在目标的区域。有效的运动模型不仅能够缩小跟踪范围，减轻计算负担，而且能够简化跟踪流程，提高跟踪准确率。常见的运动模型包括循环采样和仿射采样[32]。
（2）特征提取
特征提取环节需提取目标的各种特征，以过滤降低跟踪性能的冗余信息，保留最具判别性的信息，提高后续跟踪的速度和准确率。目标跟踪任务中最为常用的图像特征是手工特征和深度特征。手工特征简单有效、计算便捷，但其对复杂场景和相似目标时特征刻画能力欠缺。深度特征弥补了手工特征的不足之处，更为精准地描述目标特征。但深度特征提取过程复杂、计算耗时较长。近年来，上述两种特征常被结合并应用于目标跟踪算法，从而实现跟踪精度和速度的平衡。
（3）观测模型
观测模型跟踪框架的核心部分，主要解决在运动模型中如何使用提取的特征确定目标所在区域之问题。常见方法包括相关滤波跟踪算法中的相关滤波以及深度学习方法中的孪生网络[48]。
（4）模型更新
模型更新环节更新观测模型参数，使其适应跟踪外观的不断变化。原始的观测模型在整个运动过程中难以持续锁定目标，极可能会造成跟踪漂移的结果。良好的模型跟踪策略能及时调整观测模型，增强其抗干扰能力，以提高最终的跟踪质量。常见模型更新策略有逐帧更新与隔帧更新[44]。
（5）集成处理
作为跟踪框架的最后环节，集成处理需计算多个预测结果的可靠性，并融合多个结果得到跟踪目标的详细信息。
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第三章 动态时空正则化相关滤波无人机目标跟踪方法 .......................... 19
3.1引言 ........................................ 19
3.2时空正则化相关滤波目标跟踪 .................................. 20
第四章 自适应深度特征通道加权目标跟踪方法 .......................... 31
4.1引言 ................................ 31
4.2基于分层卷积特征的目标跟踪 ...................... 32
第五章 总结与展望 ................................... 41
5.1工作总结 .......................................... 41
5.2未来展望 .......................................... 41
第四章 自适应深度特征通道加权目标跟踪方法
4.1引言
由第三章工作可知，仅依赖手工特征的动态时空正则化目标跟踪方法可得到较好的结果，其性能提升主要归因于可解释性强的约束项。此外，据相关滤波算法研究经验，若想进一步提升跟踪器性能，目标特征选取不可忽视。手工特征简单有效、计算便捷，但仅采用手工特征的传统跟踪方法面对复杂场景时表现能力欠缺。近年来，在计算机视觉许多领域，深度卷积神经网络凭借其强大的表征能力广受关注。如何训练出高鲁棒性深层特征是跟踪领域中具有挑战性的工作，究其原因在于目标跟踪任务缺乏训练数据。为此，诸多相关滤波方法借助于预训练网络，尝试提取有效的深度特征，继而涌现出一系列表现优异预训练模型，如Imagenet-vgg-m-2048[72]、VGG-16[40]、ResNet50[43]和GoogleNet[42]等。
借助于性能优异的网络提取目标深层特征，相关滤波跟踪方法有了新突破。Ma等[39]提出了HCF方法，在滤波框架中结合层次化深层卷积，利用VGG模型分层提取特征，实现了更为准确的目标跟踪。Danelljan等[44]提出了C-COT算法，在时间域训练连续相关滤波器实现目标估计，使用插值方式处理多分辨率特征图，将手工特征与深度特征结合生成多个滤波器，提高跟踪器性能。DeepSRDCF[72]跟踪方法使用Imagenet-vgg-m-2048网络提取跟踪目标特征。该研究表明深层特征对变形和平面外旋转等表观变化具有高度不变性。但上述方法未充分挖掘深度特征通道与跟踪目标相关性，无关特征通道常会导致跟踪精度损失，同时增加不必要的计算消耗。
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第五章 总结与展望
5.1工作总结
视觉跟踪作为计算机视觉方向热门研究领域之一，旨在根据目标对象首次出现的位置信息，实现后续目标出现位置的预测。在目标运动过程中，跟踪算法不仅要面临着形状变化、姿态改变等目标内部变化，同时还存在相似物体干扰、杂乱背景、物体遮挡等外界因素干扰，这为设计鲁棒的跟踪算法带来了极大挑战。在长期研究中，相关滤波跟踪方法能够在准确跟踪目标的同时保证较高跟踪速度，其优异性能不仅归功于相关滤波框架实用性，也依赖于正则约束项引入以及深度特征强大的表征能力。
尽管相关滤波类方法表现出色，但仍有难点需要深入研究，如数据采样方面中常见的边界效应问题以及模板更新中外观模板退化情况。此外，经预训练网络提取的深度特征中也存在高维数据冗余问题。针对上述问题，本文主要工作成果如下：
（1）提出了一种动态时空正则化相关滤波跟踪方法。在静态空间约束中引入敏感显著性检测，动态调整滤波器惩罚权重，使得滤波器能够实时感知目标形变，进而有效解决边界效应之问题。在此基础上，优化时间正则化项，通过自适应滤波器模板优化当前帧滤波器学习，避免相邻帧模板误导当前帧滤波器训练，提高跟踪成功率。并采用交替方向乘子法优化求解，使跟踪器获得较高计算效率，以适应无人机目标跟踪。
（2）提出了一种自适应深度特征通道加权跟踪方法。首先，在动态时空正则化跟踪框架中引入深层特征，通过有效特征组合提高跟踪器判别能力。其次，针对高维特征存在数据冗余问题，以一种自适应加权方式进一步提升了跟踪精度。最后，通过手工特征估计尺度、深度特征确定位置的方式，加快深度相关滤波器的跟踪速度。
参考文献（略）