结合定向扰动和HOG特征的卷积神经网络目标跟踪.pdf

在计算机视觉领域，目标跟踪技术一直是一项至关重要的研究课题，它承担着在视频序列中实时、准确地定位和识别目标对象的重要任务。随着深度学习技术的飞速发展，利用卷积神经网络（CNN）进行目标跟踪的精度和效率得到了显著提升，然而，仍然存在诸多挑战，如目标快速移动、摄像机视角变化、遮挡和背景复杂等问题，这些都会影响跟踪的稳定性和成功率。本文提出了一种创新的结合定向扰动和HOG特征的卷积神经网络目标跟踪方法，有效地应对了这些挑战。 定向扰动算法是本文的一个重点。在传统的粒子滤波器框架中，扰动中心的选取是影响跟踪精度的关键因素。为了提高目标的定位准确性，本文提出了一个基于CNN定位能力的定向扰动算法，通过动态调整粒子滤波器的扰动中心来预测目标位置。该策略通过引入粒子滤波器的随机性，使得候选样本更有可能接近真实目标的位置，这样可以快速找回被遮挡或偏离视线的目标，显著提升了跟踪的稳定性和成功率。 同时，为了增强跟踪器在复杂环境下的适应性和鲁棒性，本文还将Histogram of Oriented Gradients（HOG）特征作为辅助手段引入到跟踪策略中。HOG特征能够有效捕捉图像中的边缘和形状信息，这与深度学习在图像特征提取上的优势互补。具体来说，算法首先通过CNN生成定位热点图，然后提取前后帧目标的HOG特征，并通过计算特征之间的相似度来确定最佳匹配，从而实现目标的精确定位。这种方法使得跟踪器即便在快速运动或摄像机偏移的情况下，也能够保持较高的跟踪精度。 在实验验证部分，研究者在OTB-13基准数据库上进行了测试，并与现有的FCNT、MEEM等先进跟踪算法进行了比较。实验结果表明，所提出的跟踪算法在跟踪精度、成功率和鲁棒性方面均有显著的提升，尤其是在资源占用上表现出高效率。这一结果充分验证了该方法在实际应用中的可行性和优势，并表明它可以被扩展应用到其他目标跟踪系统中，为相关技术提供了可靠的技术支持。 总体而言，本文的研究工作不仅在理论层面上有所创新，提出了一种融合深度学习和传统特征的复合目标跟踪策略，也在实践应用中展现了出色的效果。通过定向扰动和HOG特征的协同作用，有效解决了传统深度学习跟踪器在快速运动、摄像机偏移等场景下的局限性，提高了目标跟踪的整体性能。这一成果对计算机视觉领域的发展有着深远的意义，并为实际应用中面临复杂环境下的目标跟踪问题提供了新的解决方案。未来，随着技术的不断进步，我们可以期待目标跟踪技术会更加智能化、准确化，进一步推动计算机视觉在自动驾驶、视频监控等领域的应用发展。