基于分层卷积特征的自适应目标跟踪

针对目标跟踪中出现的尺度变化、旋转和遮挡等问题, 提出了基于分层卷积特征的自适应目标跟踪算法。利用卷积神经网络提取分层卷积特征, 利用相关滤波算法获取卷积特征响应图, 并通过响应图的加权融合估计目标位置。利用一种边缘检测算法实现尺度自适应跟踪。利用峰旁比判断目标的置信度, 解决遮挡情况下的模板更新问题。利用OTB2013数据集测试所提出的算法, 测试得到所提出算法的整体成功率、精确度分别为0.618, 0.861, 在目标发生尺度变化、旋转和遮挡等情况下, 该算法可以准确、可靠地跟踪目标。