摘要：針對傳統(tǒng)相關(guān)濾波跟蹤算法在遮擋、出視野、形變、背景雜亂等挑戰(zhàn)場景中容易出現(xiàn)跟蹤失敗的問題,本文提出快速尺度支持相關(guān)濾波跟蹤算法。首先,利用循環(huán)樣本構(gòu)造支持相關(guān)濾波器,并將跟蹤問題視為支持相關(guān)濾波器的學(xué)習(xí)問題;然后,利用離散傅里葉變換與迭代優(yōu)化策略解決了支持相關(guān)濾波器的學(xué)習(xí)問題,極大地降低了算法復(fù)雜度;同時(shí),利用對數(shù)極坐標(biāo)變換將目標(biāo)尺度估計(jì)問題轉(zhuǎn)換為對數(shù)極坐標(biāo)下的位移變化,實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)尺度的自適應(yīng);最后,采用自適應(yīng)模板更新策略,解決了遮擋情況的模板漂移問題。利用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集測試對本文算法性能進(jìn)行評估,結(jié)果表明:所提算法精確度為0.964,成功率為0.892,均優(yōu)于傳統(tǒng)的相關(guān)濾波跟蹤算法,可以較好地解決形變、遮擋、出視野、背景雜亂等情況下的目標(biāo)跟蹤問題。