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针对在线更新式跟踪方法易受嘈杂样本干扰进而产生漂移现象的问题,在跟踪流程中加入丢失检测步骤,并结合多任务学习训练方式,提出一种适合长期跟踪的方法。该方法在跟踪过程中长期收集目标外观来构建动态样本库,根据样本相似度检测目标的丢失,并使用动态阈值适应不同目标,来减少跟踪器对嘈杂样本的学习。为使跟踪器建立完整的目标外观模型,本文联合训练短期记忆子任务和长期记忆子任务。在丢失目标后的重检测过程中,根据区域轮廓特征和目标尺度信息进行区域提议,以提高目标重检测的质量。该方法在目标跟踪数据集OTB-2015和VO