【摘要】：在過去的幾十年中,計算機視覺和多媒體理解成為計算機科學(xué)的重要研究領(lǐng)域。同時,移動目標(biāo)的視覺跟蹤作為計算機視覺中最重要的應(yīng)用之一,成為當(dāng)下研究的一個熱點。盡管目前在該領(lǐng)域已經(jīng)取得了很多進(jìn)展,但由于遮擋、光照變化、目標(biāo)形變等諸多原因,目標(biāo)跟蹤仍被普遍認(rèn)為是一項非常有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。隨著以深度學(xué)習(xí)為核心的第三次人工智能浪潮的興起,深度學(xué)習(xí)憑借其強大的解決問題的能力,突破了計算機視覺和自然語言處理的一系列挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增長,深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測,圖像分類等方面取得了重大的成果。近幾年,基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法也逐漸被提出,使得目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域迎來了重大突破。本文專注于基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法。首先,本文回顧了近幾年應(yīng)用了深度學(xué)習(xí)的主流目標(biāo)跟蹤算法,主要包括基于CNN特征和相關(guān)濾波的目標(biāo)跟蹤以及基于端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤。然后,為了平衡跟蹤速度和跟蹤精度,本文以全卷積孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SiamFC算法為切入點,根據(jù)算法中存在的問題,從跟蹤策略和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)兩方面做了改進(jìn)。在跟蹤策略方面,本文引入了再檢測機制,并通過使用生成式的模型構(gòu)建模板和高置信度的模型更新策略,提升了算法的判別能力。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面,通過使用深度更深的ResNet18來代替AlexNet,并且融合了多層特征,可以更加精準(zhǔn)的對目標(biāo)進(jìn)行定位。在公開數(shù)據(jù)集上的測試及和其他算法的對比,表明了改進(jìn)算法的優(yōu)異性能。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機械與物理研究所)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：2601649