融合多模板与位置增强模型的目标跟踪算法

摘要：

由于现有跟踪算法仅依据初始帧模板进行跟踪,跟踪过程中模板不更新导致跟踪漂移的问题.文章提出一种融合多模板与位置增强模型的目标跟踪算法,构建UPRnet神经网络对目标各阶段外观特征模板做融合,并借助相关滤波器DCF对目标位置作增强,从而实现对当前帧中目标的更准确跟踪.在标准数据集上进行的实验结果表明,提出的方法在运动目标外观发生变化时,相比于其他算法能够取得更优异的跟踪性能.

关键词：目标跟踪、孪生网络、在线更新、模板融合、位置增强

所属期刊栏目：18

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;华为智能基座人工智能项目

在线出版日期：2022-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：21-23,32