融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪

来源 :光学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：qq350645682

【摘要】

：

针对全卷积孪生网络目标跟踪算法(Siamfc)在严重遮挡、旋转、光照变化、尺度变化等情况下容易出现跟踪失败的问题,提出了一种融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪算法。将孪生神经网络提取到的低层结构特征与高层语义特征进行有效融合,以提高特征的表征能力;利用模板自适应策略在线更新模板,以提高算法在遮挡和旋转等情况下跟踪的精确度。与此同时,将基于颜色直方图特征的扰动感知模型引入到算法中,通过加权融合的

【作者】

：

李勇杨德东韩亚君宋鹏

【机构】

：

河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津300130

【出处】

：

光学学报

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

机器视觉孪生神经网络扰动感知模型自适应模板特征融合 machine vision siamese neural networks distractor-

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