优化分类模块和估计模块的快速鲁棒目标跟踪方法
Fast robust target tracking method with optimized classification component and estimation component
1. 南昌交通学院 电气与信息工程分院, 南昌 330100
2. 西北工业大学 电子信息学院, 西安 710072
摘要
为了平衡跟踪器的分类与估计模块间的性能差距，提出一种模块性能均衡的跟踪器。首先，通过大量离线学习，将高阶特征纳入目标估计中；然后，对目标估计模块进行训练，预测目标对象与估计跟踪框之间的重叠。为了提高所提分类模块在面对干扰物时的鲁棒性，引入在线训练的分类模块，采用了难分样本挖掘方法，确保较高的区分能力。在OTB100、VOT2016和TrackingNet三个公开数据集上进行实验，结果表明，与相关滤波、多域网络等方法相比，所提方法的重叠精度指标更优、跟踪精度更高，且收敛性明显快于梯度下降法，运行速率达到实时要求。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61401360)
教育部产学研合作协同育人项目(201901149006)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ191583)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0072
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3495-3499
文章编号: 1001-3695(2021)11-052-3495-05
发布历史
[2021-11-05] 印刷出版
引用本文
熊丽婷, 张绍彪, 娄莉. 优化分类模块和估计模块的快速鲁棒目标跟踪方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (11): 3495-3499. (Xiong Liting, Zhang Shaobiao, Lou Li. Fast robust target tracking method with optimized classification component and estimation component [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (11): 3495-3499. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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