【摘 要】
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单目标跟踪在智能监控、人机交互和无人驾驶等领域有着十分广泛的应用。尽管单目标跟踪的研究取得了较好的进展,但是复杂背景、干扰目标和遮挡都会对跟踪性能造成很大的影响,因此单目标跟踪算法在精确度、鲁棒性和实时性方面依然面临巨大的挑战。由于基于孪生网络框架的单目标跟踪算法能够有效平衡跟踪的精确度和实时性。因此,本文主要对基于孪生网络的单目标视觉跟踪算法进行研究,主要研究成果如下:（1）利用注意力机制可以提
【基金项目】
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国家自然科学基金（No:61572005,61272004,60973011）；
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单目标跟踪在智能监控、人机交互和无人驾驶等领域有着十分广泛的应用。尽管单目标跟踪的研究取得了较好的进展,但是复杂背景、干扰目标和遮挡都会对跟踪性能造成很大的影响,因此单目标跟踪算法在精确度、鲁棒性和实时性方面依然面临巨大的挑战。由于基于孪生网络框架的单目标跟踪算法能够有效平衡跟踪的精确度和实时性。因此,本文主要对基于孪生网络的单目标视觉跟踪算法进行研究,主要研究成果如下:（1）利用注意力机制可以提高图像特征判别力的特点,提出了一种结合位置、通道和互通道的多源注意力特征融合网络,用于目标特征和搜索特征的增强。其中,互通道注意力可以增强目标特征和搜索特征的匹配程度,多源注意力特征通过加权融合层有机结合起来。此外,为了增强跟踪算法的鲁棒性,在已有离线跟踪网络的基础上并联了一个在线更新网络。在七个公开数据集上的实验结果表明,Siam AFC模型取得了良好的跟踪效果。特别是,所设计的算法在GOT-10k数据集上取得了最好的跟踪效果,平均重叠为52.3%、成功率为63.2%;在VOT2018数据集上的鲁棒性取得了最好的结果,达到了0.131。（2）提出了一种基于互相关匹配和无锚定位的单目标跟踪模型Siam AFL,提高了算法的鲁棒性。首先,采用一种基于Pr ROI池化层的目标特征选取策略,实现了目标特征的自适应选取。然后,基于像素相关性、全局相关性和注意力机制设计了一个特征嵌入模块PGA-XCorr,将目标模板特征和搜索区域很好地融合起来。最后,提出了一种利用定位质量评估和背景预测的无锚定位网络,提高了跟踪模型的抗干扰能力。在七个公开数据集上的实验结果表明,Siam AFL模型取得了良好的跟踪效果。特别是,所设计的算法在GOT-10k数据集上取得了最好的跟踪效果,平均重叠为57.9%、成功率为67.7%;在VOT2018数据集上的鲁棒性取得了最好的结果,达到了0.110。与Siam AFC算法相比,Siam AFL算法在保证跟踪精度的前提下提高了单目标跟踪的鲁棒性。
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