"基于深度学习的目标抗干扰跟踪算法"
本文主要介绍了一种基于深度学习的目标抗干扰跟踪算法，该算法旨在解决目标跟踪算法中相似背景的干扰及目标自身旋转导致跟踪框漂移的问题。该算法通过融入SSD（Single Shot MultiBox Detector）检测方案，避免了跟踪框的漂移。
通过对要跟踪的特定种类的目标进行深度学习检测模型的预训练，然后利用本文所设计的融合判别尺度空间算法完成目标定位和跟踪。判别尺度空间模型对目标实施初步定位，在候选区域进行特征检测，并设计了一种运动估计淘汰体制，以保证候选区域目标的唯一性。完成目标的精确定位。
该算法的核心思想是使用深度学习模型来检测和跟踪目标，从而避免了传统算法中可能出现的干扰和漂移问题。通过实验验证，该算法能够有效地避免相似背景干扰和遮挡时所造成的跟踪框漂移，同时在目标快速运动、尺度和形状变化时均能完成鲁棒性的跟踪。
深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛，特别是在图像分类、目标检测和跟踪等方面取得了突破性的进展。深度学习算法可以自动地学习和提取图像特征，从而能够更好地检测和跟踪目标。
在目标跟踪算法中，深度学习模型可以被用来检测和跟踪目标，从而避免了传统算法中可能出现的干扰和漂移问题。同时，深度学习模型也可以被用来检测和跟踪目标的运动状态，例如目标的速度、方向和加速度等，从而能够更好地理解目标的运动特征。
在图像处理和计算机视觉领域，深度学习算法已经取得了许多成果，例如图像分类、目标检测、图像分割、图像恢复等。但是，深度学习算法也存在一些缺陷，例如需要大量的计算资源和数据集，且需要复杂的算法设计和优化。
本文提出的基于深度学习的目标抗干扰跟踪算法能够有效地解决目标跟踪算法中相似背景的干扰及目标自身旋转导致跟踪框漂移的问题，是一种效率高、鲁棒性强的目标跟踪算法。
关键词：深度学习、目标跟踪、抗干扰、SSD检测、判别尺度空间。
