典型文献
基于多专家和MDNet的视觉目标跟踪方法
文献摘要：
近年来,随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的目标跟踪算法取得了较大成功.但由于视频中,背景、光照及目标的表观不断变化,且伴有遮挡的发生,给视频中的目标跟踪带来很大困难.传统方法主要通过在线更新跟踪器的方式解决这个问题.但是视频信息内容复杂多变,在线更新和维持一个跟踪器很难应对后续视频中复杂的数据,容易导致误差积累.为解决这个问题,基于已有跟踪器MDNet,提出一种基于多专家跟踪器的目标跟踪方法.首先通过MDNet学习所有视频中目标的共有特征,使其能够较好地描述目标.然后在跟踪过程中,根据跟踪结果动态地构建多个专家跟踪器,以增加跟踪器的鲁棒性.最后根据每个专家的评价函数选择最佳的专家跟踪器,用于跟踪当前帧中的目标.实验表明,与MDNet相比,所提方法显著地提升了跟踪性能.
文献关键词：
视觉目标跟踪;多专家;多决策整合;MDNet
中图分类号：
作者姓名：
张知明;李国荣;黄庆明
作者机构：
中国科学院大学计算机科学与技术学院,北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]张知明;李国荣;黄庆明-.基于多专家和MDNet的视觉目标跟踪方法)[J].中国科学院大学学报,2022(06):836-844
A类：
MDNet,多决策整合
B类：
多专家,视觉目标跟踪,跟踪方法,深度学习技术,目标跟踪算法,遮挡,在线更新,跟踪器,视频信息,信息内容,差积,共有特征,评价函数,法显,跟踪性能
AB值：
0.240157
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