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联合高阶目标感知与相似匹配的目标跟踪算法

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视觉目标跟踪算法利用自注意力机制增强上下文联系,但面对复杂场景时,自注意力机制中的相关性易发生失配,为此提出一种联合高阶目标感知与相似匹配的目标跟踪算法.构建高阶目标感知模型,针对自注意力机制中的一阶自注意图,利用坍塌的极化过滤方式进行空间和通道维度的正交化建模,优化内部相关性;同时组合非线性拟合函数避免坍塌引起的信息损失,进而获得高阶自注意图,捕获具有高阶上下文信息的感知特征.通过不同维度分解目标的感知特征来细化匹配区域,抑制背景噪声并约束当前帧的响应图,提高网络的判别力.在OTB100和UAV123基准的实验结果表明,所提算法有更好的跟踪性能,可以有效应对相似干扰等问题.
Object tracking algorithm with jointing high order target aware and similarity matching
The self-attention mechanism is used to enhance context in the visual object tracking algorithm,but in the face of complex scenes,the correlation in the self-attention mechanism is prone to mismatch.Therefore,a high-order target aware and similarity matching object tracking algorithm was proposed.A high-order target aware model was Constructed for the first-order self-attention map in the self-attention mechanism,the collapsed polarization filtering method was used to perform orthogonal modeling of space and channel dimensions,and optimize internal correlation.At the same time,a nonlinear fitting function was combined to avoid information loss caused by collapse,and then a high-order self-attention map is obtained to capture perceptual features with high-order context information.The perceptual features of the target were decomposed in different dimensions to refine the matching area,so the background noise was suppressed and the response map of the current frame was constrained,and improve the discriminative power of the network.The experimental results on OTB100 and UAV123 benchmarks show that the proposed algorithm has better tracking performance,and can effectively deal with problems such as similar interference.

computer visiontarget trackingself-attention mechanismhigh order target-awarepolarization filteringsimilarity matching

张念超、张宝华、李永翔、谷宇

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内蒙古科技大学信息工程学院 包头 014010

内蒙古农业大学能源与交通工程学院 呼和浩特 010018

计算机视觉 目标跟踪 自注意力机制 高阶目标感知 极化过滤 相似匹配

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2024

10.19651/j.cnki.emt.2313046

电子测量技术
北京无线电技术研究所

电子测量技术

CSTPCD北大核心
影响因子：1.166
ISSN：1002-7300
年,卷(期)：2024.47(1)
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