【摘 要】
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将目标分割技术引入跟踪领域是当前的研究热点.目前，基于分割的跟踪算法往往根据分割结果计算最小外接矩形，以此作为跟踪框，但复杂的目标运动使得跟踪框内包含较多背景，从而导致精度下降.针对该问题，本文提出了一种基于前景优化的视觉目标跟踪算法，将跟踪框的尺度和角度优化统一于前景优化框架中.首先评估跟踪框内的前景比例，若小于设定阈值，则对跟踪框分别进行尺度和角度优化；在尺度优化模块中，结合回归框计算跟踪框的
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.62072285）； 山东省自然科学基金（No.ZR202102230438,No.ZR202102180144,No.ZR202103070119,No.ZR2020MA030）； 山东省重点研发计划（软科学）（No.2020RKB01017）； 山东工商学院
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将目标分割技术引入跟踪领域是当前的研究热点.目前，基于分割的跟踪算法往往根据分割结果计算最小外接矩形，以此作为跟踪框，但复杂的目标运动使得跟踪框内包含较多背景，从而导致精度下降.针对该问题，本文提出了一种基于前景优化的视觉目标跟踪算法，将跟踪框的尺度和角度优化统一于前景优化框架中.首先评估跟踪框内的前景比例，若小于设定阈值，则对跟踪框分别进行尺度和角度优化；在尺度优化模块中，结合回归框计算跟踪框的条件概率，根据条件概率的结果分情形进行尺度优化；角度优化模块中，针对跟踪框设定多个偏移角度，利用前景IoU（Intersection over Union）极大策略选择最优跟踪框角度.结果证明，将本文方法应用于SiamMask算法，精度在VOT2016,VOT2018和VOT2019数据集分别提升约3.2%,3.7%和3.6%，而EAO分别提升约1.8%,1.9%和1.6%.另外，本文的方法针对基于分割的跟踪算法具有一定的普适性.
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