为了适应视觉跟踪过程中目标外观变化,提高视觉跟踪算法的鲁棒性,本文基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)并结合多域学习法与多模板管理,提出一种通过树形结构管理多模板的多域卷积神经网络(Multi-Domain CNNs with Mu...为了适应视觉跟踪过程中目标外观变化,提高视觉跟踪算法的鲁棒性,本文基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)并结合多域学习法与多模板管理,提出一种通过树形结构管理多模板的多域卷积神经网络(Multi-Domain CNNs with Multiple Models in a tree structure)视觉跟踪算法。首先使用大量已标记目标位置的视频数据预训练多域结构的CNN,使CNN卷积层可从图像中提取出适用于跟踪任务的特征。然后在跟踪时中对CNN全连接层进行微调以适应跟踪目标,并使用树形结构管理存储不同时间段的目标模板得到模板树。使用模板树综合评价待检测帧,估计目标位置。最后按照一定规则将新模板添加进模板树,完成模板的更新。实验表明,该算法对跟踪过程中目标外观的变化有着良好的适应性,同时多模板可抑制CNN在跟踪时产生的模板漂移问题。展开更多
文摘为了适应视觉跟踪过程中目标外观变化,提高视觉跟踪算法的鲁棒性,本文基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)并结合多域学习法与多模板管理,提出一种通过树形结构管理多模板的多域卷积神经网络(Multi-Domain CNNs with Multiple Models in a tree structure)视觉跟踪算法。首先使用大量已标记目标位置的视频数据预训练多域结构的CNN,使CNN卷积层可从图像中提取出适用于跟踪任务的特征。然后在跟踪时中对CNN全连接层进行微调以适应跟踪目标,并使用树形结构管理存储不同时间段的目标模板得到模板树。使用模板树综合评价待检测帧,估计目标位置。最后按照一定规则将新模板添加进模板树,完成模板的更新。实验表明,该算法对跟踪过程中目标外观的变化有着良好的适应性,同时多模板可抑制CNN在跟踪时产生的模板漂移问题。
