基于双模板Siamese网络的鲁棒视觉跟踪算法
近年来,Siamese网络由于其良好的跟踪精度和较快的跟踪速度,在视觉跟踪领域引起极大关注,但大多数Siamese网络并未考虑模型更新,从而引起跟踪错误.针对这一不足,该文提出一种基于双模板Siamese网络的视觉跟踪算法.首先,保留响应图中响应值稳定的初始帧作为基准模板R,同时使用改进的APCEs模型更新策略确定动态模板T.然后,通过对候选目标区域与2个模板匹配度结果的综合分析,对结果响应图进行融合,以得到更加准确的跟踪结果.在OTB2013和OTB2015数据集上的实验结果表明,与当前5种主流跟踪算法相比,该文算法的跟踪精度和成功率具有明显优势,不仅在尺度变化、平面内旋转、平面外旋转、遮挡、光照变化情况下具有较好的跟踪效果,而且达到了46帧/s的跟踪速度.
Siamese网络、目标跟踪、双模板、模板更新
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61473309, 61703423
2019-09-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
2247-2255