2022年5月10日重庆连芯科技研发部采用亚像素模板校正的成功实现跟踪算法模板更新时引起的模板漂移，应用于多个主流跟踪算法，对其中跟踪精度、成功率均有提升效果。
      相关滤波器(Correlation Filter, CF)的出现,使跟踪效果取得了很大提升，成为近年来视觉跟踪的研究热点。但是在复杂条件下对运动目标实现长时、稳定地跟踪仍存在很大的挑战,面临的挑战主要如下：形态变化、尺度变化、遮挡与消失、图像模糊。为了抑制模板漂移问题，目前思路大致有两种：一种是选择性地对有效的外观模型进行更新；另一种是引入重检测器修正模板漂移但以上方法只考虑了目标遮挡、形变等问题引起的漂移。但在模板更新时引起的亚像素模板漂移，以上算法并未考虑，而且这种偏移会随差更新次数的增加而增加。
      实验环境为Intel(R) Core(TM) i7-1165G7 @2.80 GHz,实验选取公开数据集OTB-2015部分视频序列进行测试，取CSK、KCF、fDSST 3种当下主流算法进行校正实验结果如下。

图1 跟踪精度对比图与跟踪成功率对比图

图2 部分视频跟踪结果

      将本方法分别应用于CSK、KCF和fDSST在TOB-2015中进行测试，实验结果表明该方法对试验的3 算法的跟踪精度和成功率均和不同程度的提升。
 

作者：杨奇龙
2022年5月16日