第5期2023年5月电子学报ACTAELECTRONICASINICAVol.51No.5May2023基于双模型竞争机制的目标跟踪算法林彬1，2，王华通3，封全喜1，2（1.桂林理工大学理学院，广西桂林541004；2.广西高校应用统计重点实验室，广西桂林541004；3.广东外语外贸大学信息科学与技术学院，广东广州510006）摘要：为解决背景感知相关滤波器存在的特征表达能力不足和模型漂移问题，本文提出了一种基于双模型竞争机制的目标跟踪算法.一方面，本文基于颜色和梯度信息设计了一种简单高效的特征描述子，以实现更鲁棒的目标表观建模.另一方面，本文分别构建初始模型和变化模型作用于目标搜索区域，并根据两者的跟踪响应图置信度来决定跟踪结果.跟踪过程中，随着双模型主导地位不断地动态切换，变化模型也被赋予了可逆向学习的能力，从而达到缓解模型漂移的效果.实验结果表明，相比于基准算法，本文算法在OTB2015、TinyTLP和UAV20L三个数据集的跟踪精度分别提升5.0%、1.3%和4.1%，跟踪成功率分别提升3.8%、2.8%和1.7%，且在对不同跟踪场景实现稳定跟踪的同时能够保持25.5fps的实时跟踪速度.关键词：目标跟踪；相关滤波；双模型竞争机制；特征描述子；跟踪置信度；模型漂移基金项目：国家自然科学基金（No.62166015）；广西自然科学基金（No.2019GXNSFBA245056）中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：0372-2112(2023)05-1381-07电子学报URL:http://www.ejournal.org.cnDOI:10.12263/DZXB.20221375ObjectTrackingAlgorithmBasedonDual-ModelCompetitionMechanismLINBin1,2,WANGHua-tong3,FENGQuan-xi1,2（1.CollegeofScience，GuilinUniversityofTechnology，Guilin，Guangxi541004，China;2.GuangxiCollegesandUniversitiesKeyLaboratoryofAppliedStatistics，Guilin，Guangxi541004，China;3.SchoolofInformationScienceandTechnology，GuangdongUniversityofForeignStudies，Guangzhou，Guangdong510006，China）Abstract:Tosolvetheproblemsofinsufficientfeatureexpressionabilityandmodeldriftinthebackground-awarecorrelationfilters,thispaperproposesanobjecttrackingalgorithmbasedonadual-modelcompetitionmechanism.Ontheonehand,asimpleandefficientfeaturedescriptorthatintegratescolorandgradientinformationisdesignedtoachievemorerobusttargetappearancemodeling.Ontheotherhand,weconstructtwofiltermodelstodescribetheobject'sinitialappear⁃anceandit...
