【摘 要】
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目前主流的判别式目标跟踪模型大多使用灰度、颜色等手工特征,在目标快速移动或受到视频序列背景等因素干扰情况下,目标跟踪器可能在跟踪目标时学习到错误特征而导致跟踪失败
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海,200093上海理工大学光电信息与计算机工程学院;
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目前主流的判别式目标跟踪模型大多使用灰度、颜色等手工特征,在目标快速移动或受到视频序列背景等因素干扰情况下,目标跟踪器可能在跟踪目标时学习到错误特征而导致跟踪失败.因此,提出一种结合深度特征的相关滤波跟踪算法.首先将待跟踪目标图像输入至卷积神经网络中,提取出较高层的卷积特征,然后将提取的卷积特征输入相关滤波器中得到响应,最后根据响应峰值得到追踪结果.以VOT2016中包含人体运动的视频序列为实验数据集,并分别与CN、SAMF及KPDCF模型进行对比.实验结果表明,结合深度特征的相关滤波算法具有较好的追踪性能,在不大幅降低追踪速度的情况下,提升了追踪精度和稳定性.
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