·640· 智能系统学报 第16卷 [18]VALMADRE J,BERTINETTO L,HENRIQUES J,et al. 2019,The 9th AAAI Symposium on Educational Ad- End-to-end representation learning for correlation filter vances in Artificial Intelligence,EAAI 2019.Honolulu, based tracking[C]//Proceedings of 2017 IEEE Confer- Hawaii,USA:AAAI,2019:8666-8673 ence on Computer Vision and Pattern Recognition.Hon- olulu,HI,USA:IEEE,2017:2805-2813. [24]LI Yang,ZHU Jianke.A scale adaptive kernel correlation [19]包晓安，詹秀娟，王强，等.基于KCF和SFT特征的抗 filter tracker with feature integration[Cl//Proceedings of 遮挡日标跟踪算法).计算机测量与控制，2018,26(5)： 2014 European Conference on Computer Vision.Zurich, 148-152 Switzerland:Springer,2014:254-265. BAO Xiaoan,ZHAN Xiujuan,WANG QIANG,et al. Anti occlusion target tracking algorithm based on KCF 作者简介： and SIFT feature[J].Computer measurement and control, 戴煜彤，硕士研究生，主要研究方 2018,26(5):148-152. 向为人工智能与模式识别。 [20]闫河，张杨，杨晓龙，等。一种抗遮挡核相关滤波目标跟 踪算法).光电子激光，2018,29(6：647-652 YAN He,ZHANG Yang,YANG Xiaolong,et al.A ker- nelized correlaton filters with occlusion handling[J]. Journal of optoelectronics-laser,2018,29(6):647-652 陈志国，副教授，EEE会员，主要 [21]FARAGHER R.Understanding the basis of the Kalman 研究方向为人工智能、计算机智能控 filter via a simple and intuitive derivation [Lecture 制。参与申报国家科技支撑计划 Notes][J].IEEE signal processing magazine,2012,29(5): 1项、863项目1项，参与教育部科学 重大研究项目1项、973军工子项目 128-132 1项，承担企业研究项目50余项，获得 [22]LI Feng,TIAN Cheng,ZUO Wangmeng,et al.Learning 中国轻工业联合会科技进步奖二等奖 spatial-temporal regularized correlation filters for visual 1项、中国轻工业联合会科技进步奖三等奖1项、无锡市科 tracking[Cl//Proceedings of 2018 IEEE/CVF Conference 技进步奖三等奖1项。发表学术论文20余篇。 on Computer Vision and Pattern Recognition.Salt Lake City,UT,USA:IEEE,2018:4904-4913. 傅毅，副教授，主要研究方向为智 [23]LI Yang,ZHU Jianke,HOI S C H,et al.Robust estima- 能优化算法、生物信息。主持国家自 然科学基金青年基金项目1项、江苏 tion of similarity transformation for visual object track- 省自然科学基金项目1项，参与国家 ing[C]//Proceedings of the 3rd AAAl Conference on Arti- 自然科学基金青年基金项目1项、江 ficial Intelligence,AAAI 2019,The 31st Innovative Ap- 苏省环境监测科研基金项目1项。发 plications of Artificial Intelligence Conference,IAAI 表学术论文30余篇。VALMADRE J, BERTINETTO L, HENRIQUES J, et al. End-to-end representation learning for correlation filter based tracking[C]//Proceedings of 2017 IEEE Confer￾ence on Computer Vision and Pattern Recognition. Hon￾olulu, HI, USA: IEEE, 2017: 2805−2813. [18] 包晓安, 詹秀娟, 王强, 等. 基于 KCF 和 SIFT 特征的抗 遮挡目标跟踪算法 [J]. 计算机测量与控制, 2018, 26(5): 148–152. BAO Xiaoan, ZHAN Xiujuan, WANG QIANG, et al. Anti occlusion target tracking algorithm based on KCF and SIFT feature[J]. Computer measurement and control, 2018, 26(5): 148–152. [19] 闫河, 张杨, 杨晓龙, 等. 一种抗遮挡核相关滤波目标跟 踪算法 [J]. 光电子·激光, 2018, 29(6): 647–652. YAN He, ZHANG Yang, YANG Xiaolong, et al. A ker￾nelized correlaton filters with occlusion handling[J]. Journal of optoelectronics·laser, 2018, 29(6): 647–652. [20] FARAGHER R. Understanding the basis of the Kalman filter via a simple and intuitive derivation [Lecture Notes][J]. IEEE signal processing magazine, 2012, 29(5): 128–132. [21] LI Feng, TIAN Cheng, ZUO Wangmeng, et al. Learning spatial-temporal regularized correlation filters for visual tracking[C]//Proceedings of 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Salt Lake City, UT, USA: IEEE, 2018: 4904−4913. [22] LI Yang, ZHU Jianke, HOI S C H, et al. Robust estima￾tion of similarity transformation for visual object track￾ing[C]//Proceedings of the 3rd AAAI Conference on Arti￾ficial Intelligence, AAAI 2019, The 31st Innovative Ap￾plications of Artificial Intelligence Conference, IAAI [23] 2019, The 9th AAAI Symposium on Educational Ad￾vances in Artificial Intelligence, EAAI 2019. Honolulu, Hawaii, USA: AAAI, 2019: 8666−8673. LI Yang, ZHU Jianke. A scale adaptive kernel correlation filter tracker with feature integration[C]//Proceedings of 2014 European Conference on Computer Vision. Zurich, Switzerland: Springer, 2014: 254−265. [24] 作者简介： 戴煜彤，硕士研究生，主要研究方 向为人工智能与模式识别。 陈志国，副教授，IEEE 会员，主要 研究方向为人工智能、计算机智能控 制。参与申报国家科技支撑计 划 1 项、863 项目 1 项，参与教育部科学 重大研究项目 1 项、973 军工子项目 1 项，承担企业研究项目 50 余项，获得 中国轻工业联合会科技进步奖二等奖 1 项、中国轻工业联合会科技进步奖三等奖 1 项、无锡市科 技进步奖三等奖 1 项。发表学术论文 20 余篇。 傅毅，副教授，主要研究方向为智 能优化算法、生物信息。主持国家自 然科学基金青年基金项目 1 项、江苏 省自然科学基金项目 1 项，参与国家 自然科学基金青年基金项目 1 项、江 苏省环境监测科研基金项目 1 项。发 表学术论文 30 余篇。 ·640· 智 能 系 统 学 报 第 16 卷