一种多分辨率在线选择分支的单目标跟踪方法

摘要

单目标跟踪作为计算机视觉领域中最基本的问题之一,可在第一帧视频给定标记目标后,在随后的帧中定位目标,而这其中有目标运动、视角变化、光照变化等干扰因素,针对此类由于目标发生剧烈外观变化而跟踪失败的问题,提出一种多分辨率在线选择分支的单目标跟踪方法.该方法基于孪生网络框架,结合Resnet-50深层网络,加入在线分支选择机制,构建出基于深层网络的具有在线分支选择的孪生跟踪框架.实验结果表明,在同等跟踪速率下,该方法具有更高的跟踪精度和更好的鲁棒性.