基于多层卷积特征的自适应决策融合目标跟踪算法

• 作者: 云霄 孙彦景 朱绪冉 王赛楠 石韫开
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 卷积神经网络 相关性响应 决策融合
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2464-2470
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT180971

摘要

针对目标快速运动、遮挡等复杂视频场景中目标跟踪鲁棒性差和跟踪精度低的问题,该文提出一种基于多层卷积特征的自适应决策融合目标跟踪算法(ASFTT).首先提取卷积神经网络(CNN)中帧图像的多层卷积特征,避免网络单层特征表征目标信息不全面的缺陷,增强算法的泛化能力;使用多层特征计算帧图像相关性响应,提高算法的跟踪精度;最后该文使用自适应决策融合算法将所有响应中目标位置决策动态融合以定位目标,融合算法综合考虑生成响应的各跟踪器的历史决策信息和当前决策信息,以保证算法的鲁棒性.采用标准数据集OTB2013对该文算法和6种当前主流跟踪算法进行了仿真对比,结果表明该文算法具有更加优秀的跟踪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙彦景	中国矿业大学信息与控制工程学院	106	953	16.0	27.0
2	朱绪冉	中国矿业大学信息与控制工程学院	3	7	1.0	2.0
3	王赛楠	中国矿业大学信息与控制工程学院	3	4	1.0	1.0
4	石韫开	中国矿业大学信息与控制工程学院	3	4	1.0	1.0
5	云霄	中国矿业大学信息与控制工程学院	4	4	1.0	1.0