【摘 要】
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目标跟踪是计算机视觉领域中的一项重要研究技术,特别是近年来随着人工智能算法的发展,进一步实现了对目标的自动跟踪,有效地提高了视频监控效率。同时,基于孪生网络的目标跟踪算法以其优越的性能而受到广泛关注。然而,现有孪生网络算法大多数都忽略了待跟踪目标的时空关联信息,进而导致在跟踪过程中易受背景噪声和相似目标运动的干扰,降低了跟踪性能。本文针对如何对形变目标进行准确地跟踪定位展开研究,结合孪生网络模型,
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目标跟踪是计算机视觉领域中的一项重要研究技术,特别是近年来随着人工智能算法的发展,进一步实现了对目标的自动跟踪,有效地提高了视频监控效率。同时,基于孪生网络的目标跟踪算法以其优越的性能而受到广泛关注。然而,现有孪生网络算法大多数都忽略了待跟踪目标的时空关联信息,进而导致在跟踪过程中易受背景噪声和相似目标运动的干扰,降低了跟踪性能。本文针对如何对形变目标进行准确地跟踪定位展开研究,结合孪生网络模型,提出对应的改进算法,主要成果如下:（1）在空间域,引入了干扰感知模块,根据目标检测和分割结果在每一帧进行强语义负样本挖掘,并利用上述信息对原始相似性度量算法进行修正,以扩大待跟踪目标与其相似背景之间的差异。与此同时,在时间域,设计了一种目标模板在线更新策略来捕获连续帧中目标的外观和尺度变化。进一步,利用这些可更新的模板再次修正了相似性度量算法,以更灵活的度量方式跟踪目标,从而提高跟踪鲁棒性。通过定义新的相似性度量函数,将时空结构关联约束融入到跟踪匹配求解中,提升了短程跟踪性能。（2）在时空关联孪生网络框架下进一步引入再检测机制,从而对目标进行全局范围的再搜索,并引入验证器对全局定位结果进行局部验证,以此解决长程持续跟踪中,受跟踪误差积累而引起的漂移和目标消失后随机跟踪等问题。最后,在公开数据集上进行了定性和定量的实验。结果表明本文提出的算法能够获得更好的短程跟踪效果,并在目标重现后获取了更加准确的再定位跟踪结果,进一步提高了长程跟踪性能。特别是当目标外观发生显著变化时,算法表现出优异的性能。
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