基于空间可靠性约束的鲁棒视觉跟踪算法

摘要：

针对复杂背景下目标容易发生漂移的问题,该文提出一种基于空间可靠性约束的目标跟踪算法.首先通过预训练卷积神经网络(CNN)模型提取目标的多层深度特征,并在各层上分别训练相关滤波器,然后对得到的响应图进行加权融合.接着通过高层特征图提取目标的可靠性区域信息,得到一个二值注意力矩阵,最后将得到的二值矩阵用于约束融合后响应图的搜索范围,范围内的最大响应值即为目标的中心位置.为了处理长时遮挡问题,该文提出一种基于首帧模板信息的随机选择更新策略.实验结果表明,该算法在应对相似背景干扰、遮挡、超出视野等多种场景均有良好的性能表现.

关键词：视觉跟踪、空间可靠性约束、深度特征、相关滤波、模型更新

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61571458, 61473309, 41601436

在线出版日期：2019-07-24（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：1650-1657