【摘 要】
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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
【机 构】
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大连民族大学 机电工程学院,辽宁 大连116600
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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
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