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目的由于目标在复杂场景中可能会发生姿态变化、物体遮挡、背景干扰等情况,目标跟踪仍然是一个具有挑战性的课题。目前判别性相关滤波方法在目标跟踪问题上获得了成功而又广泛的应用。标准的相关滤波方法基于循环偏移得到大量训练样本,并利用快速傅里叶变换加速求解滤波器,使其具有很好的实时性和鲁棒性,但边界偏移带来的消极的训练样本降低了跟踪效果。空间正则化的相关滤波跟踪方法引入空间权重函数,增强目标区域的滤波器作用,在增大了目标搜索区域的同时,也增加了计算时间,而且对于目标形变不规则,背景相似的情景也会增强背景滤波器