基于卷积神经网络的特征融合视频目标跟踪方法

针对计算机视觉中目标跟踪的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)提取深度特征并与边缘特征进行自适应融合的策略来实现视频目标的跟踪算法。卷积神经网络的低层网络可以获取目标的一部分空间结构、形状等特征;高层网络可以获得相对比较抽象的部分语义信息。将VGG16神经网络中第2个卷积层Conv1-2、第4个卷积层Conv2-2和最后一个卷积层Conv5-3提取的深度特征与边缘特征进行特征的自适应融合来实现视频目标跟踪。在OTB100数据集中对本文算法进行实验验证与分析,结果表明,本文算法能够对目标实现更加准确的定位。