基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法

针对传统目标跟踪算法中当目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,相关滤波器模板更新不准确,误差逐帧累积最终导致目标跟踪失败,提出了一种基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法。首先通过VGG网络对第1帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图来建立相关滤波器模板;然后通过VGG网络对后续帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图和仿射变换平均特征图;其次与核相关滤波跟踪算法相结合,自适应确定目标位置和最终目标位置;最后自适应更新最终平均特征图和最终相关滤波器模板。实验结果表明,本文算法在目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,仍具有较高的目标跟踪精度和较强的鲁棒性。

核相关滤波与孪生网络相结合的目标跟踪算法

针对核相关滤波目标跟踪算法中对局部上下文区域图像提取的HOG特征图在复杂环境下不能保证目标跟踪的精度问题,提出了一种核相关滤波与孪生网络相结合的目标跟踪算法.首先在首帧输入图像中提取HOG特征图并建立相关滤波器模板,同时提取经过孪生网络的目标区域图像特征图;然后若后续帧输入图像帧数不为5的倍数则提取仿射变换HOG特征图,否则提取经过孪生网络的搜索区域图像特征图;最后根据遮挡处理的结果自适应获取目标位置并更新模型和最终相关滤波器模板.仿真实验结果表明本文算法在保证目标跟踪精度的前提下具有满足实时跟踪要求的跟踪速率.