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基于SiamBAN跟踪器改进的目标跟踪算法
1
作者 郑艳 赵佳旭 边杰 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1227-1233,共7页
孪生网络系列的跟踪器基于相似度匹配的方法来实现目标跟踪,当遇到相似干扰物时会发生跟踪漂移现象,从而导致跟踪失败.针对这个问题,以SiamBAN跟踪器为研究基础,提出了一种改进算法.主要改进包括:在训练阶段,加入中心回归分支来降低远... 孪生网络系列的跟踪器基于相似度匹配的方法来实现目标跟踪,当遇到相似干扰物时会发生跟踪漂移现象,从而导致跟踪失败.针对这个问题,以SiamBAN跟踪器为研究基础,提出了一种改进算法.主要改进包括:在训练阶段,加入中心回归分支来降低远离目标中心的边界框分数,同时引入Focal Loss损失函数,在推理阶段设计了全新的筛选策略,来区分要跟踪的目标和相似干扰物.改进后的算法在OTB100测试集的成功率和精度相比于原来分别提高了2.1%和3%,在GOT10k的测试集上成功率比原来提高了2.1%. 展开更多
关键词 目标跟踪 SiamBAN 孪生网络 干扰物感知 神经网络
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足球视频球员感知跟踪算法
2
作者 冯思佳 宋子恺 +2 位作者 于俊清 何云峰 管涛 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期1668-1680,共13页
目的足球比赛视频中的球员跟踪算法为足球赛事分析提供基础的数据支持。但足球比赛中球员跟踪存在极大的挑战:球员进攻、防守和争夺球权时,目标球员可能产生快速移动、严重遮挡和周围出现若干名干扰球员的情况,目前仍没有一种能够完美... 目的足球比赛视频中的球员跟踪算法为足球赛事分析提供基础的数据支持。但足球比赛中球员跟踪存在极大的挑战:球员进攻、防守和争夺球权时,目标球员可能产生快速移动、严重遮挡和周围出现若干名干扰球员的情况,目前仍没有一种能够完美解决足球比赛中球员跟踪问题的算法。因此如何解决足球场景中的困难,提升球员跟踪的准确度,成为当前研究的热点问题。方法本文在分析足球比赛视频中球员目标特点的基础上,通过融合干扰项感知的颜色模型和目标感知的深度模型,提出并设计了一种球员感知的跟踪算法。干扰项感知的颜色模型分别提取目标、背景和干扰项的颜色直方图,利用贝叶斯公式得到搜索区域中每个像素点属于目标的似然概率。目标感知的深度模型利用孪生网络计算搜索区域与目标的相似度。针对跟踪漂移问题,使用全局跟踪器和局部跟踪器分别跟踪目标整体和目标上半身,并且在两个跟踪器的跟踪结果出现较大差异的时候分析跟踪器有效性并进行定位修正。结果在公共的足球数据集上将本文算法与10个其他跟踪算法进行对比实验,同时对于文本算法进行了局部跟踪器的消融实验。实验结果表明,球员感知跟踪算法的平均有效重叠率达到了0.5603,在存在同队球员和异队球员干扰的情况下,本文算法比排名第2的算法的有效重叠率分别高出3.7%和6.6%,明显优于其他算法,但是由于引入了干扰项感知的颜色模型、目标感知的深度模型以及局部跟踪器等模块增加了算法的时间复杂度,导致本文算法跟踪速度较慢。结论本文总结了跟踪算法的整体流程并分析了实验结果,认为干扰项感知、目标感知和局部跟踪这3个策略在足球场景中的球员跟踪问题中起到了重要的作用,为未来在足球球员跟踪领域研究的继续深入提供了参考依据。 展开更多
关键词 计算机视觉 图像处理 目标跟踪 足球球员跟踪 干扰项感知 目标感知 局部跟踪
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基于局部敏感直方图的鲁棒目标跟踪 被引量：5
3
作者 米向荣 曹建芳 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第11期3526-3530,3548,共6页
针对目标跟踪中存在的光照变化、背景嘈杂和尺度变化问题,提出一种基于局部敏感直方图的鲁棒目标跟踪算法。通过局部敏感直方图计算光照不变特征,以此构建目标颜色概率直方图模型,解决光照变化情况下的跟踪漂移现象;通过引入干扰感知模... 针对目标跟踪中存在的光照变化、背景嘈杂和尺度变化问题,提出一种基于局部敏感直方图的鲁棒目标跟踪算法。通过局部敏感直方图计算光照不变特征,以此构建目标颜色概率直方图模型,解决光照变化情况下的跟踪漂移现象;通过引入干扰感知模型,抑制背景干扰影响,提高嘈杂情况下的跟踪鲁棒性;通过自适应阈值分割策略,解决目标尺度变化问题。利用公开数据集测试算法,该算法的平均速度为21.2FPS。实验结果表明,该算法能很好解决光照变化、形变和背景嘈杂情况下的精确目标跟踪问题,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 机器视觉 目标跟踪 局部敏感直方图 干扰感知 光照不变特征
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融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪 被引量：16
4
作者 李勇 杨德东 +1 位作者 韩亚君 宋鹏 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期114-125,共12页
针对全卷积孪生网络目标跟踪算法(Siamfc)在严重遮挡、旋转、光照变化、尺度变化等情况下容易出现跟踪失败的问题,提出了一种融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪算法。将孪生神经网络提取到的低层结构特征与高层语义特征进行有效融... 针对全卷积孪生网络目标跟踪算法(Siamfc)在严重遮挡、旋转、光照变化、尺度变化等情况下容易出现跟踪失败的问题,提出了一种融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪算法。将孪生神经网络提取到的低层结构特征与高层语义特征进行有效融合,以提高特征的表征能力;利用模板自适应策略在线更新模板,以提高算法在遮挡和旋转等情况下跟踪的精确度。与此同时,将基于颜色直方图特征的扰动感知模型引入到算法中,通过加权融合的方式获得目标响应得分图,以此估计出目标的位置,并利用相邻帧尺度自适应策略估计出目标最佳尺度。为验证本文算法的效果,利用公开数据集测试所提算法性能,并与多种跟踪方法进行对比。实验结果表明:在2015目标跟踪标准测试数据集下本文所提算法总体跟踪精确度为0.945,总体成功率为0.929,相比Siamfc算法分别提高了2.9%和2.8%,在无人机航拍测试数据集中本文所提算法也具备较高的精确度与成功率,获得的跟踪效果良好。 展开更多
关键词 机器视觉 孪生神经网络 扰动感知模型 自适应模板 特征融合
原文传递
基于稀疏编码直方图的稳健红外目标跟踪 被引量：11
5
作者 杨福才 杨德东 +1 位作者 毛宁 李雪晴 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期196-206,共11页
充分利用红外图像信息建立有效的观测模型是实现稳健红外目标跟踪的基础。影响红外目标跟踪结果的因素除可见光目标跟踪也会面临的干扰因素之外,还有诸如边缘和纹理信息缺失、信噪比低和背景噪声影响等特有因素。提出基于稀疏编码直方图... 充分利用红外图像信息建立有效的观测模型是实现稳健红外目标跟踪的基础。影响红外目标跟踪结果的因素除可见光目标跟踪也会面临的干扰因素之外,还有诸如边缘和纹理信息缺失、信噪比低和背景噪声影响等特有因素。提出基于稀疏编码直方图(HSC)特征和扰动感知模型(DAM)的红外目标跟踪方法,使用K-奇异值分解算法得到过完备字典,利用该字典计算得到每个像素点的稀疏编码,并组成HSC对目标进行表达,同时通过引入DAM增强算法抗背景干扰能力。该方法充分利用了红外图像中运动目标的结构特性,能够有效去除背景干扰。与其他跟踪器相比,在VOT-TIR2015数据集上,该方法的精确度和成功率指标分别获得3.8%和4.4%的提升,具有较高的研究价值和实用价值。 展开更多
关键词 机器视觉 红外图像 目标跟踪 稀疏编码直方图 扰动感知模型
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