基于自适应多层卷积特征决策融合的目标跟踪

针对在复杂环境中目标尺度变化、形状变化以及场景光照变化、背景干扰等因素导致的目标跟踪稳定性下降问题,提出一种基于自适应多层卷积特征决策融合的目标跟踪算法。首先,通过卷积神经网络VGG-Net-19提取目标候选区域的多层卷积特征;其次,在相关滤波模型框架下,利用这些卷积特征构建多个弱跟踪器;接着,根据每个弱跟踪器的决策损失变化自适应地调节它们的决策权重,完成基于多层卷积特征的目标位置估计;然后,根据尺度相关滤波模型在目标中心区域进行多尺度采样,并利用相邻帧的尺度变化先验分布完成对目标尺度的预测。选取51组具有多种挑战因素的视频序列对所提算法的跟踪性能进行测试。实验结果表明,与当前主流的目标跟踪算