基于改进卷积神经网络的在线视觉目标跟踪方法.pdf

随着深度学习和机器学习技术的发展，视觉目标跟踪领域取得了显著的进展。然而，如何在在线视觉目标跟踪中保持跟踪的准确性与鲁棒性依然是一个挑战。尤其是，在动态环境中，目标物体的外观可能因为遮挡、光照变化等多种因素发生变化，这对跟踪算法的适应性和可靠性提出了更高的要求。基于此，本文提出了一种基于改进卷积神经网络的在线视觉目标跟踪方法，旨在解决传统神经网络跟踪方法中易丢失历史信息的问题。 传统的视觉目标跟踪算法，如SVM跟踪器、卡尔曼滤波器等，在处理遮挡和光照变化等问题时往往效果有限。为了解决这些问题，深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）被引入视觉目标跟踪，因其强大的特征提取能力而显示出潜力。本文所提出的跟踪方法采用CNN架构来表示目标物体的外观特征，并通过树结构组织多个CNN协作，共同估计目标物体的状态。 算法的核心思想在于通过树结构的多个CNN分支来适应目标外观的多模态变化，同时保证模型的稳定性和适应性。算法设计了一个类似VGG-M网络但规模较小的CNN架构，这一架构包含三个卷积层和三个全连接层。为了强化网络的特征提取能力，卷积滤波器的设计参考了ImageNet中的VGG-Net模型。此外，为了与CNN的最后一层卷积层匹配，输入图像被调整为75x75像素的RGB格式。 在跟踪过程中，算法利用树结构组织的CNN协作机制来应对目标外观的多样性变化，如遮挡和光照变化。这种组织方式允许算法在不同的CNN分支上运行，通过树路径的平滑更新以保持模型的可靠性。同时，卷积层参数的共享机制有效地减少了计算成本，使得算法能够充分利用多模型的优势。 本文所提出的跟踪方法，在多模型状态附近进行采样，并依据加权平均确定最佳样本估计值，从而提高跟踪性能。特别是在目标外观快速变化时，这种采样策略有助于保持跟踪的稳定性。相比于传统的跟踪算法，本文提出的算法在处理遮挡、光照变化、突然运动和变形等挑战性场景时，表现出更为优越的在线跟踪性能。 实验结果表明，改进后的CNN模型和树结构更新策略能够显著提升跟踪效果。通过多个实验场景的对比测试，本文所提出的跟踪方法显示出较高的准确性和鲁棒性。该方法有效地捕捉了目标物体的动态外观变化，并有效避免了模型过时或丢失历史信息的问题。 总体而言，本文的贡献在于将深度学习技术和树结构更新策略相结合，为视觉目标跟踪提供了新的解决方案。通过改进的CNN模型和树结构更新机制，算法不仅适应了复杂环境下的目标跟踪任务，还为未来相关研究领域提供了有价值的参考和启发。这一研究不仅对视觉目标跟踪领域具有重要意义，也对深度学习在实际应用中的进一步探索具有重要的借鉴作用。