近日，中科院西安光機(jī)所空間光學(xué)技術(shù)研究室趙惠研究員團(tuán)隊(duì)在計(jì)算機(jī)視覺目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，研究成果發(fā)表于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中國(guó)科學(xué)院一區(qū)TOP期刊Knowledge-Based Systems。

基于判別式相關(guān)濾波（DCF）的跟蹤框架在高動(dòng)態(tài)、高密度雜波環(huán)境下跟蹤微弱目標(biāo)時(shí)，易出現(xiàn)模型漂移現(xiàn)象甚至跟蹤失敗的情況。近年來，學(xué)界致力于通過構(gòu)建魯棒的目標(biāo)外觀模型并引入輔助策略，以抑制跟蹤性能下降問題。但現(xiàn)有研究在應(yīng)對(duì)目標(biāo)周圍的背景變化時(shí)，難以有效抵抗?jié)撛诨�變干擾。當(dāng)目標(biāo)外觀劇烈變化或背景信息過多時(shí)，濾波器易受環(huán)境干擾，導(dǎo)致定位可信度顯著降低。

對(duì)此，研究團(tuán)隊(duì)基于前期提出的稀疏上下文感知的相關(guān)跟蹤濾波框架，創(chuàng)新性地構(gòu)建雙模態(tài)耦合優(yōu)化機(jī)制。該機(jī)制通過上下文感知協(xié)同建模與動(dòng)態(tài)畸變自適應(yīng)抑制的聯(lián)合約束策略，構(gòu)建具有背景抗擾性與外觀穩(wěn)定性的新型相關(guān)濾波器。研究團(tuán)隊(duì)在DCF框架中顯式集成上下文信息，既能感知目標(biāo)周圍背景變化又可削弱外部干擾的影響；同時(shí)通過約束檢測(cè)階段的響應(yīng)圖梯度，保持濾波器內(nèi)部結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性。此外，團(tuán)隊(duì)還提出一種基于歷史響應(yīng)池反饋的高度協(xié)調(diào)機(jī)制，在確保目標(biāo)模板高置信度更新的同時(shí)，為目標(biāo)重捕獲機(jī)制提供引導(dǎo)策略，進(jìn)一步提升復(fù)雜場(chǎng)景下跟蹤的魯棒性和準(zhǔn)確性。

基于上下文感知和畸變抑制的雙模態(tài)耦合優(yōu)化的長(zhǎng)時(shí)相關(guān)濾波器跟蹤框架

研究團(tuán)隊(duì)還同步開發(fā)了易于嵌入式部署的輕量化方法“A Visual Tracking Algorithm Based on Context Constraint and Aberration Suppression with handcrafted feature”，通過異構(gòu)計(jì)算遷移、多線程并行加速和動(dòng)態(tài)調(diào)控等技術(shù)手段，在國(guó)產(chǎn)嵌入式平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了高幀頻、強(qiáng)魯棒的跟蹤性能，有望為遙感衛(wèi)星監(jiān)測(cè)、無人機(jī)自主導(dǎo)航和車輛自動(dòng)駕駛等實(shí)際應(yīng)用提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

研究獲新一代人工智能國(guó)家科技重大專項(xiàng)、國(guó)家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目支持。

論文第一作者為中國(guó)科學(xué)院西安光機(jī)所特別研究助理蘇銀強(qiáng)博士，通訊作者為趙惠研究員，中國(guó)科學(xué)院西安光機(jī)所是第一完成和通訊單位。

論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.knosys.2025.113658