資料介紹
目標跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向,針對目前算法對于目標外觀變化的魯棒性較差等問題,提出了一種基于信息熵的級聯(lián) Siamese網(wǎng)絡目標跟蹤方法。首先利用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡( Siamese network)對第一幀目標模板和當前幀待檢測區(qū)域提取深度卷積特征,并通過相關(guān)性計算響應圖;然后根據(jù)定義的信息熵和泙均峰值系數(shù)評價響應圖質(zhì)量,針對質(zhì)量差的響應圖對卷積特征進行模型因子更新;最后利用最終的響應圖確定目標位置并計算最佳尺度。在VOT2016,VOT2017數(shù)據(jù)集上進行實驗,結(jié)果證明在保證實時運行的基礎(chǔ)上所提算法的精度優(yōu)于其他算法。
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