【摘 要】
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近年来,随着深度学习的快速发展,基于深度学习的单目标跟踪在算法性能方面也得到大幅度提升,而这一部分的提升很大程度上源于使用深度神经网络提取到的深度特征具有良好的分辨能力。目标跟踪在实际应用中存在以下问题,首先,小样本数据量不足、样本多样性低,导致网络提取到的特征数量有限。其次,在遮挡、形变和快速移动等因素的干扰下,目标跟踪精度低。针对上述问题,提出一种小样本目标跟踪算法,主要研究方向和创新点概括为
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近年来,随着深度学习的快速发展,基于深度学习的单目标跟踪在算法性能方面也得到大幅度提升,而这一部分的提升很大程度上源于使用深度神经网络提取到的深度特征具有良好的分辨能力。目标跟踪在实际应用中存在以下问题,首先,小样本数据量不足、样本多样性低,导致网络提取到的特征数量有限。其次,在遮挡、形变和快速移动等因素的干扰下,目标跟踪精度低。针对上述问题,提出一种小样本目标跟踪算法,主要研究方向和创新点概括为以下三点:（1）针对小样本数据量不足、样本多样性低的问题,提出两种数据增广策略扩充样本并提高样本多样性,以解决小样本数据量不足的问题。（2）针对目标状态突变后容积卡尔曼滤波追踪性能下降的问题,通过建立非线性运动CS模型,引入多渐消因子对估计的目标运动状态加以修正。该方法不仅有效解决目标运动状态突变时滤波器性能下降的问题,还提高了目标状态突变情况下模型的跟踪精度和自适应性。实验的中心点均方根误差在OTB2015的Basketball和Biker序列中分别减少4.84和6.62,在遥感图像中减少6.43。（3）针对孪生网络对搜索区域内具有相似语义的物体都会产生高响应的问题,提出一种基于位置信息的孪生候选区域生成网络目标跟踪算法。结合创新点（2）,使用目标运动状态来预测目标位置信息,引入边缘惩罚来抑制搜索区域内远离目标中心的高得分干扰项,有效解决相似语义物体会产生高响应的干扰问题。实验的平均成功率在OTB2015中提升了6.7%,在遥感图像中提升了5.3%。算法在OTB2015数据集上与具有代表性的孪生网络、相关滤波目标跟踪算法进行对比实验,实验结果表明本文算法在平均性能、鲁棒性上优于实验对比算法,验证了算法的可行性。
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