目标分割多域卷积神经网络跟踪算法

• 作者: 毛琳 巩欣飞 杨大伟 张汝波
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 关键词: 目标跟踪 卷积神经网络 分割网络 网络更新
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 图形与图像技术|Graphics and Image Technology
• 页码范围: 1044-1049
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2021.05.025

摘要

运动目标跟踪作为目前计算机视觉领域的一个研究热点,存在目标旋转变形、运动模糊和背景混杂等难点.针对这些难点情况下多域卷积神经网络目标跟踪算法(MDNet)失效的问题,本文提出一种基于目标分割的多域卷积神经网络跟踪算法,旨在利用分割网络出色的目标定位能力,为MDNet网络构建一种新的网络更新方法.在跟踪过程中,通过目标分割对失效结果进行校正,重新获得目标的精确位置,再将分割获得的目标框作为样本来更新MDNet网络,有效减少样本库中正样本的背景信息干扰,提高网络的分类能力,使算法更具鲁棒性.本文所提算法在OTB50和VOT2015进行测试,与MDNet算法相比,平均跟踪精度提升3.05％,平均成功率提升2.76％.