计算机工程

作者：胡畔, 乔林, 徐立波, 于元旗, 韩永辉

单位：国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司, 沈阳 110006

关键词：特定目标提议框,自适应跟踪,视觉目标跟踪,深度学习,支持向量机

基金：国家重点研发计划（2017YFC0804714）。

目前多数跟踪算法采用尺度遍历穷搜索策略应对目标的尺度变化，其跟踪性能和效率不佳。针对此问题，基于特定目标提议框提出一种自适应跟踪算法。对目标提议框生成算法进行改进，融入跟踪目标的尺度和位置信息，得到特定目标提议框并获取其特征。为确保跟踪的连续性，将自适应支持向量机作为跟踪模型，对特定目标提议框进行评分，得到目标位置。对均匀采样样本和特定目标提议框正负样本分类，进行模型更新。在OTB100数据库上进行对比实验，结果表明，与CNN-SVM、DeepSRDCF等算法相比，该算法能较好地适应目标的尺度变化和形变，有效提高跟踪效率。

来源：2019年第11期

《计算机工程》期刊编辑部

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