基于自适应多层卷积特征决策融合的目标跟踪 | |
陈法领1,2,3,4,6; 丁庆海4,5; 罗海波2,3,4,6; 惠斌2,3,4,6; 常铮2,3,4,6; 刘云鹏2,3,4,6 | |
刊名 | 光学学报 |
2020 | |
卷号 | 40期号:23页码:1-13 |
关键词 | 机器视觉 目标跟踪 决策融合 卷积神经网络 卷积特征 尺度自适应 |
ISSN号 | 0253-2239 |
其他题名 | Target Tracking Based on Adaptive Multilayer Convolutional Feature Decision Fusion |
产权排序 | 1 |
英文摘要 | 针对在复杂环境中目标尺度变化、形状变化以及场景光照变化、背景干扰等因素导致的目标跟踪稳定性下降问题,提出一种基于自适应多层卷积特征决策融合的目标跟踪算法。首先,通过卷积神经网络VGG-Net-19提取目标候选区域的多层卷积特征;其次,在相关滤波模型框架下,利用这些卷积特征构建多个弱跟踪器;接着,根据每个弱跟踪器的决策损失变化自适应地调节它们的决策权重,完成基于多层卷积特征的目标位置估计;然后,根据尺度相关滤波模型在目标中心区域进行多尺度采样,并利用相邻帧的尺度变化先验分布完成对目标尺度的预测。选取51组具有多种挑战因素的视频序列对所提算法的跟踪性能进行测试。实验结果表明,与当前主流的目标跟踪算法相比,所提算法取得了更高的跟踪精度和成功率,同时可以较好地适应目标的尺度变化,并且在目标发生形变、场景出现光照变化及背景干扰等复杂条件下仍具有较好的跟踪鲁棒性。 |
语种 | 中文 |
CSCD记录号 | CSCD:6881287 |
资助机构 | 国家重点研发计划(2018YFC080192) ; 中国科学院国防科技创新重点基金(Y8K4160401) |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/27898] |
专题 | 沈阳自动化研究所_光电信息技术研究室 |
通讯作者 | 罗海波 |
作者单位 | 1.中国科学院大学, 北京 100049 2.中国科学院光电信息处理重点实验室, 辽宁 沈阳 110016 3.中国科学院机器人与智能制造创新研究院, 辽宁 沈阳 110169 4.中国科学院沈阳自动化研究所, 辽宁 沈阳110016 5.航天恒星科技有限公司, 北京 100086 6.辽宁省图像处理与视觉计算重点实验室, 辽宁 沈阳 110016 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈法领,丁庆海,罗海波,等. 基于自适应多层卷积特征决策融合的目标跟踪[J]. 光学学报,2020,40(23):1-13. |
APA | 陈法领,丁庆海,罗海波,惠斌,常铮,&刘云鹏.(2020).基于自适应多层卷积特征决策融合的目标跟踪.光学学报,40(23),1-13. |
MLA | 陈法领,et al."基于自适应多层卷积特征决策融合的目标跟踪".光学学报 40.23(2020):1-13. |
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