近日，我校永利yl304（网络空间安全学院）胡新荣教授团队在视觉目标跟踪方向的研究成果《DaTSCN: A Distractor-aware Temporal-Spatial Capture Network for Visual Tracking》被人工智能领域权威期刊 IEEE Transactions on Consumer Electronics接收。该论文以永利304官网唯一为第一单位，陈佳教授为论文第一作者，杨凯副教授为通讯作者，胡新荣教授进行论文指导。
视觉目标跟踪是计算机视觉领域的重要基础任务，其目标是在首帧给定目标位置的条件下，持续预测目标在后续视频中的位置。现有主流跟踪方法大多依赖目标外观特征进行匹配，并通过模板更新缓解目标外观变化带来的影响。然而，在复杂场景中，目标易受到相似干扰物、遮挡及剧烈外观变化等因素影响，现有方法对历史时空信息利用不足，难以充分建模目标跨帧位置连续性，导致模板冗余累积和目标漂移等问题。
针对上述问题，论文提出了一种干扰感知的时空捕获网络（DaTSCN），通过时空捕获模块充分融合目标长短期历史外观信息，并利用上下文传播模块建立跨帧空间对应关系，实现目标时空状态的可靠传播。同时，设计时空上下文预测模块对响应图进行细化，有效抑制相似干扰物带来的错误响应；此外，引入基于Gram矩阵的长期模板更新策略，在保证模板多样性的同时减少冗余信息，从而提升复杂场景下视觉目标跟踪的鲁棒性与精度。
该研究为复杂场景下视觉目标跟踪中的干扰抑制与时空信息建模提供了新的研究思路，为构建高精度、高鲁棒性的视觉目标跟踪系统提供了新的方法。
近年来，永利yl304不断强化科研团队建设，加强对外学术交流与研究生科研创新能力培养，科研成效逐渐凸显，相继发表了一系列高水平成果。