基于二阶池化网络的鲁棒视觉跟踪算法

作者：蒲磊^*; 冯新喜; 侯志强; 余旺盛

来源：电子学报, 2020, 48(08): 1472-1478.

• 视觉跟踪
• 二阶池化网络
• 深度特征
• 相关滤波

针对低分辨率、遮挡以及相似物体干扰等复杂场景下目标易丢失的问题,本文提出了基于二阶池化网络的视觉跟踪算法.已有的方法大多采用一阶池化网络,使得对低分辨目标和相似目标间的区分性不足.对此,本文首先在VGG16网络结构的基础上,将网络最后的一阶池化层替换为二阶协方差池化层,接着在ImageNet和CUB200-2011数据集上对网络进行重新训练.在跟踪阶段,为了减少运算负担,仅提取预训练网络的第四层卷积特征作为目标的外观表征.最后将提取的特征与已有的相关滤波算法进行结合.实验结果表明,本文算法在跟踪精度和成功率上均取得了优异的性能表现.

• 单位
  空军工程大学信息与导航学院; 西安邮电大学