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目标跟踪频率特征补偿网络

A Discriminative Frequency Feature Compensation Network for Object Tracking

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针对跟踪器在目标形变、相机移动、周围环境干扰等情况下无法准确分割目标与背景,导致跟踪漂移的问题,提出一种目标跟踪频率特征补偿网络.采用调节图像高、低频信息比例的方式,获得不同频率的特征分量;引入特征补偿模块,对基础卷积提取的特征筛选所需频率区间进行特征补偿,完善特征信息质量,突出图像边缘特征的表达能力,使特征提取结果兼具完整性和区分性.实验结果表明,所提目标跟踪频率特征补偿网络在跟踪精度和鲁棒性方面优于现存同类跟踪算法,在VOT2018数据集中,与D3S算法相比,该算法在相机快速运动情况下鲁棒性提升3.33％,整体算法EAO指标提升1.16％.

董美辰、杨大伟、毛琳

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大连民族大学 机电工程学院,辽宁 大连116605

目标跟踪 特征提取 特征补偿

国家自然科学基金辽宁省自然科学基金辽宁省自然科学基金

616730842018D5508662020-MZLH-24

2022

大连民族大学学报
大连民族学院

大连民族大学学报

CHSSCD
影响因子：0.266
ISSN：1009-315X
年,卷(期)：2022.24(3)
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