基于鲁棒区域提议的相关滤波跟踪

近年来，基于相关滤波的跟踪器因其简洁性和优越的速度而受到广泛关注。然而，由于预定义的采样策略，当目标经历遮挡、视角变化或其他挑战性属性时，此类跟踪器表现不佳。为解决这些问题，本文提出一种自适应区域提议方案以促进视觉跟踪。更具体地，倡导一种新颖的跟踪监测指标来预测跟踪失败。随后，我们分别引入检测和尺度提议，以从模型漂移中恢复并处理长宽比变化。我们在多个具有挑战性的序列上测试了所提算法，结果表明该跟踪器相较于最先进的跟踪器表现更优。