全卷积连接神经网络的目标跟踪

• 作者: 吕应宇 桑海峰
• 来源期刊: 电脑与信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 相似目标 卷积神经网络 特征图
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 1-5,21
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3680字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1228.2019.01.001

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桑海峰	沈阳工业大学信息科学与工程学院	29	216	9.0	14.0
2	吕应宇	沈阳工业大学信息科学与工程学院	2	1	1.0	1.0