基于生成对抗网络的多目标行人跟踪算法

摘要：

多目标跟踪领域中,在背景复杂、目标遮挡、目标尺度和姿态变换等情况下,容易出现目标丢失、身份交换和跳变等问题.针对这些问题,提出了一种基于检测的多目标跟踪算法,使用改进的YOLO人体人脸关联算法,对当前帧待检目标进行分类和位置检测,使用生成对抗网络构建特征提取模型,学习目标的主要特征以及细微特征,再运用生成对抗网络生成多目标的运动轨迹,最终融和目标的运动信息和外观信息,得到跟踪目标的最优匹配.在MOT16数据集下的实验结果表明,提出的多目标跟踪算法具有较高的精确度和鲁棒性,对比目前身份交换和跳变最少的算法,跳变的次数少了65％,准确度提高了0.25％.

关键词：多目标跟踪、生成对抗网络、目标检测、路径预测、特征融合

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;辽宁省重点研发项目

在线出版日期：2020-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1673-1679,1720