針對目標跟蹤過程中的遮擋、形變和快速運動等問題,提出基于策略梯度的目標跟蹤方法.該方法利用策略梯度算法訓(xùn)練策略網(wǎng)絡(luò).該策略網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)當前跟蹤結(jié)果的可靠性進行動作決策,以避免錯誤的模板更新或者重新檢測丟失的目標.在決策過程中,通過計算加權(quán)置信度差值分析當前跟蹤結(jié)果的魯棒性和準確性,使得策略網(wǎng)絡(luò)能夠更準確地評估跟蹤結(jié)果.在重檢測過程中,提出有效的重檢測方法,對大量的搜索區(qū)域進行過濾,大大提高了搜索效率,利用決策模塊檢驗重檢測結(jié)果,確保重檢測結(jié)果的準確性.利用提出的算法在OTB數(shù)據(jù)集及LaSOT數(shù)據(jù)集上進行評估.實驗結(jié)果表明,提出的跟蹤算法在原算法的基礎(chǔ)上提高了2.5%～4.0%的性能. 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于多高斯相關(guān)濾波的實時跟蹤算法[J]. 熊昌鎮(zhèn),王潤玲,鄒建成.  浙江大學學報(工學版). 2019(08)
[2]粒子濾波器及其在目標跟蹤中的應(yīng)用[J]. 江寶安,盧煥章.  雷達科學與技術(shù). 2003(03)



本文編號：3649913