【摘要】：通用視覺目標跟蹤是計算機視覺中的一個非常重要而且活躍的研究領域,并在視頻監(jiān)控,人機交互和自動駕駛等場景中有著廣泛的應用。一直以來,國內(nèi)外的研究人員針對目標跟蹤問題提出了大量的解決方法,其中基于相關濾波的方法以高效的運行效率著稱,并在近年來受到越來越多的關注。當前絕大部分的研究工作通過改進相關濾波算法獲得了準確率性能的提升,但是卻極大地降低了算法運行效率。本文深入剖析并揭示了相關濾波跟蹤算法存在的不足,并提出結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來有效解決這些問題,最終實現(xiàn)又好又快的目標跟蹤算法。本文實現(xiàn)了兩種結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的相關濾波跟蹤算法,主要工作包括:第一,結合孿生網(wǎng)絡的相關濾波跟蹤算法。首先,在相關濾波算法中,濾波器需要進行在線更新來適應視頻中目標外觀的動態(tài)變化。目前絕大多數(shù)算法直接將每一幀的跟蹤結果用于濾波器更新,因此當目標受到嚴重遮擋的時候,更新后的濾波器會對背景過擬合。針對這個問題,本文通過使用孿生網(wǎng)絡對跟蹤結果進行評價,實現(xiàn)了一個魯棒的濾波器自適應更新策略。然后,經(jīng)典的相關濾波算法雖然有著高效的運行效率,但是卻因受到邊緣效應的影響,只能在有限的搜索區(qū)域內(nèi)進行目標的檢測。另外由于手工特征的使用,這些算法在遇到目標快速運動和相似背景干擾的時候,常常會出現(xiàn)跟蹤失敗。針對這些不足,本文提出了一個多峰檢測策略。這個策略通過自適應地產(chǎn)生候選目標并用孿生網(wǎng)絡進行驗證,可以有效減少由于搜索區(qū)域小和特征表達能力弱而導致的跟蹤失敗問題。最后,本文提出在目標跟蹤過程中在線構建一個模板庫。相比于只用一個固定的模板,多樣化的模板庫可以使得孿生網(wǎng)絡擁有更加準確的分辨能力。第二,背景感知的相關濾波網(wǎng)絡。相關濾波跟蹤框架主要包含特征表達和濾波器學習兩部分。而在特征表達方面,手工特征或者其他任務中訓練好的卷積特征被絕大多數(shù)的相關濾波算法所使用。本文考慮將特征表達和濾波器進行聯(lián)合學習,目的是為濾波器學習到具有針對性的特征表達。具體來說,我們構建一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,并將濾波器解釋成網(wǎng)絡中的一個具有可微分性質的層,稱為相關濾波層,然后就可以通過反向傳播對網(wǎng)絡進行端到端訓練,學習到針對濾波器的卷積特征表達。相比于使用經(jīng)典的濾波器作為相關濾波層,本文提出使用更高級的濾波器,最后得到一個背景感知的相關濾波網(wǎng)絡用于實現(xiàn)目標跟蹤。在權威數(shù)據(jù)集OTB-13和OTB-15上的大量對比實驗結果表明,本文提出的兩種結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的相關濾波跟蹤算法均實現(xiàn)了優(yōu)越的跟蹤準確率性能,并保持了遠超實時的跟蹤速度。在OTB-15上,結合孿生網(wǎng)絡的相關濾波跟蹤算法取得了61.3%的AUC分數(shù),相比于基準跟蹤算法獲得了12.3%的相對提升;背景感知的相關濾波網(wǎng)絡取得了62.6%的AUC分數(shù),相比于基準跟蹤算法獲得了11.0%的相對提升。
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP183;TN713
【圖文】：

單目標跟蹤示例

目標跟蹤面臨的挑戰(zhàn)示例

正負樣本示例

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本文編號：2770389