基于多损失的生成式对抗目标跟踪算法

• 作者: 周琳 张毅锋 程旭
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 生成式对抗网络 目标跟踪 损失函数
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 400-405
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5276字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2018.03.004

摘要

为了降低目标遭受遮挡、光照变化、运动模糊等外界挑战性因素造成跟踪失败的风险,提出了一种基于多损失生成式对抗网络的目标跟踪算法.在生成式对抗网络中,针对遮挡、光照变化和运动模糊3种挑战性场景设计了相应的解码器结构,编码器则共享网络参数.跟踪时,编码器作为特征提取器来提取目标的特征,在粒子滤波框架下完成对目标的定位.从内容损失、类内损失和身份保留损失方面定义了损失函数,将对抗训练得到的先验知识和目标固有知识相结合,重构清晰图像.实验结果表明,在遮挡、光照变化和运动模糊情况下,所提跟踪算法取得了良好的跟踪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周琳	东南大学信息科学与工程学院	39	136	7.0	9.0
2	张毅锋	东南大学信息科学与工程学院	11	89	4.0	9.0