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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
熊丽婷1
张绍彪1
娄莉2
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

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。


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