【摘 要】
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为了降低视频目标追踪场景中的干扰问题对算法精度产生的不利影响,本文基于光照变化、相似物干扰、外观变形、运动模糊、快速移动、背景模糊和遮挡等干扰场景下进行运动目标追踪算法研究。目前目标追踪领域算法主要分成判别法的孪生网络和生成法的相关滤波,故本文采用深度学习的孪生神经网络算法进行目标追踪的研究,并基于Siamese-FC经典孪生网络结构进行改进。本文中将Siamese-FC中间特征提取层拓展为DRe
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为了降低视频目标追踪场景中的干扰问题对算法精度产生的不利影响,本文基于光照变化、相似物干扰、外观变形、运动模糊、快速移动、背景模糊和遮挡等干扰场景下进行运动目标追踪算法研究。目前目标追踪领域算法主要分成判别法的孪生网络和生成法的相关滤波,故本文采用深度学习的孪生神经网络算法进行目标追踪的研究,并基于Siamese-FC经典孪生网络结构进行改进。本文中将Siamese-FC中间特征提取层拓展为DResNet-50结构,从而增加网络的特征提取和细节信息的保留能力,并将此网络命名为DPP-Siamese;本文改进追踪器为Mask-Crop来代替Siamese-FC的Crop追踪器,以应用于复杂场景的目标判别精度需求,并将改进后的最终网络称为Siamese-DM;本文设计出一个自定义输入模板区域的测试接口作为效果展示,可以在测试端添加视频并自由选择模板区域,从而完成相同场景下任意目标的持续追踪效果展示。本文的实验数据对比模块采用DPP-Siamese和Siamese-DM对比经典的KCF和Siamese-FC算法,对于一个连续的视频进行EAO（Expected Average Overlap）精度计算从而分析本文算法的优势。
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