基于孪生网络融合多模板的目标跟踪算法

摘要：

基于全卷积孪生网络的视频目标跟踪算法由于在跟踪过程中使用单一模板,在运动目标外观发生变化时容易出现跟踪漂移并导致精度下降.因此,提出了一种基于孪生网络融合多模板的目标跟踪算法.该算法可在特征级上建立模板库,并使用平均峰值相关能量和模板相似度来保证模板库中各个模板的有效性,从而对多个响应图进行融合以获得更高的跟踪精度.OTB2015和VOT2016数据集上的测试结果表明,在运动目标外观发生变化的复杂环境下,所提算法不但具有较快的跟踪速度,而且相比现有的其他算法能取得更为优异的跟踪性能.

关键词：目标跟踪;孪生网络;模板更新;平移等变性;模板库

所属期刊栏目：58

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;国家十三五装备预研领域基金项目;航空科学基金;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;河南省高校科技创新人才资助项目;河南省高等学校青年骨干教师资助项目;中原科技创新领军人才资助项目

在线出版日期：2022-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：212-220