作者：桑海峰; 吕应宇目标跟踪相似目标卷积神经网络特征图
摘要：由于多数跟踪器在相似目标干扰的情况下,很难持续正确地对目标进行跟踪。因此针对相似目标干扰场景下的目标跟踪,提出一种利用多个卷积层信息进行目标跟踪的全卷积连接网络结构(Full Convolutional Connection Network,FCCN)。首先在视频第一帧目标位置生成大量正、负样本,同时引入困难样本挖掘机制对目标进行识别。然后在目标跟踪过程中,全卷积连接网络能够将每一个卷积层生成的特征图进行信息整合,使得在跟踪相似目标时能充分利用提取到的特征信息进行跟踪。最后网络更新部分引入短期和长期参数更新方法,有效地增加了目标在各种场景下的识别能力。实验结果表明,该算法在目标跟踪视频数据集OTB-100测试精度为0.823,成功率为0.588。
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