【摘 要】
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计算机视觉在日常生活及工业生产中作用突出,而目标跟踪已成为该领域研究的重点方向之一,并被广泛应用于安防监控、智能交通、国防工业和自动驾驶等领域。在实际应用中,目标跟踪会面对尺度变化、旋转、遮挡、光照变化、变形以及快速运动等挑战,而稳定高效的长期目标跟踪算法作为目标跟踪的核心问题之一,自然也是各大学者研究的热点方向,它保证了目标跟踪在复杂的跟踪场景中可以快速准确地完成目标跟踪任务。近年来,针对复杂场
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计算机视觉在日常生活及工业生产中作用突出,而目标跟踪已成为该领域研究的重点方向之一,并被广泛应用于安防监控、智能交通、国防工业和自动驾驶等领域。在实际应用中,目标跟踪会面对尺度变化、旋转、遮挡、光照变化、变形以及快速运动等挑战,而稳定高效的长期目标跟踪算法作为目标跟踪的核心问题之一,自然也是各大学者研究的热点方向,它保证了目标跟踪在复杂的跟踪场景中可以快速准确地完成目标跟踪任务。近年来,针对复杂场景下的长期目标跟踪算法研究主要涉及两个方向:基于相关滤波的长期目标跟踪算法和基于孪生网络的长期目标跟踪算法。对于跟踪过程中存在的各种问题,本文对这两类算法进行了详细分析与研究,做了以下工作:1、为了解决长期目标跟踪过程中出现的目标丢失等问题,本文基于特征互补学习算法基础模型,提出一种依赖丢失重检测机制的长期目标跟踪算法。使用基于网格运动统计的特征匹配GMS（Grid-based Motion Statistics）算法作为检测器,通过对长期目标跟踪过程中的目标丢失判断,调用GMS进行重检测并对模板更新,使跟踪器重定位初始目标,有效保持跟踪算法的稳定性与精确度。通过定量和定性分析实验,验证了算法的可行性。2、针对长期目标跟踪中出现的光照变化、尺度变化和受遮挡等干扰造成的跟踪失败问题,在长期相关跟踪LCT算法的运动和外观模型基础上,提出一种融合尺度降维和重检测的长期目标跟踪算法。该算法创新地采用主成分分析降维策略,降低快速傅里叶变换的计算量,并建立高置信度样本集,用于预测目标位置。当目标长期遮挡或丢失时,通过自适应阈值来启动在线分类检测器和最佳伙伴相似度BBS（Best-buddies Similarity）匹配,重定位目标位置,并对模板均衡更新。在OTB-2015和Temple Color-128等标准数据集的部分序列上定量和定性评估本章算法性能,验证了算法的有效性和鲁棒性。3、针对基于孪生网络的目标跟踪算法普遍存在的复杂场景下抗干扰问题,设计出一种基于干扰物判别的SiamRPN（Siamese Region Proposal Networks）网络的长期跟踪算法。该算法在SiamRPN的基础上,引入干扰物判别模型增强算法适应性,并使用快速搜索策略对丢失目标进行重检测定位。通过定量和定性分析实验验证了其相较于SiamRPN目标跟踪算法有较大的改进,且在复杂场景下的目标跟踪鲁棒性较强。最后,对本文的研究内容、创新点及实验结果进行了总结,并对研究中发现的问题及后续工作进行展望。图[15]表[8]参[75]
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