典型文献
融合判别性与细粒度特征的抗遮挡红外目标跟踪算法
文献摘要：
针对现有热红外目标跟踪算法难以处理相似物干扰和目标遮挡的问题,引入MMNet(Multi-task Matching Network)算法中的多任务框架获取热红外目标特定的判别性特征和细粒度特征,并将这两种特征相互融合,用于在类间和类内识别热红外对象.此外,利用峰值旁瓣比动态设置模型更新参数以更高效地获取目标变化信息并对跟踪结果进行评估.对于不可靠跟踪结果利用卡尔曼滤波对目标位置进行预测.在LSOTB-TIR(Large-Scale Thermal Infrared Object Tracking Benchmark)红外数据集上的实验结果表明,提出的改进算法性能较好,相比 MMNet 跟踪精确度和成功率分别提高了 5.7%和4.2%,且能有效应对遮挡、变形等挑战,可以应用于红外目标跟踪领域.
文献关键词：
热红外;判别性特征;细粒度特征;峰值旁瓣比;卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
吴捷;马小虎
作者机构：
泰州职业技术学院 信息技术学院,江苏 泰州 225300;苏州大学 计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215006
文献出处：
引用格式：
[1]吴捷;马小虎-.融合判别性与细粒度特征的抗遮挡红外目标跟踪算法)[J].红外技术,2022(11):1139-1145
A类：
LSOTB
B类：
细粒度特征,抗遮挡,红外目标跟踪,目标跟踪算法,热红外,MMNet,Multi,task,Matching,Network,多任务框架,判别性特征,相互融合,峰值旁瓣比,模型更新,目标变化,不可靠,卡尔曼滤波,目标位置,TIR,Large,Scale,Thermal,Infrared,Object,Tracking,Benchmark,改进算法,算法性能
AB值：
0.350105
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