基于条件对抗生成孪生网络的目标跟踪

来源期刊：控制与决策2021年第5期

论文作者：宋建辉 张甲 刘砚菊 于洋

文章页码：1110 - 1118

关键词：目标跟踪;运动模糊;条件对抗生成网络;全卷积孪生网络;

摘    要：为解决被跟踪目标在快速剧烈运动时,因运动模糊和低分辨率使模型发生漂移,导致跟踪器跟踪效果变差甚至跟踪失败的问题,对全卷积孪生网络跟踪算法（SiamFC）进行改进,提出一种基于条件对抗生成孪生网络的目标跟踪算法（CGANSiamFC）.首先,在SiamFC框架的基础上嵌入条件对抗生成网络模块,对输入的低分辨率模糊视频帧去模糊化;然后,利用全卷积孪生网络对重建后的视频帧进行特征提取,使模型的表征能力进一步提升;最后,采用分离训练和线上组合方式对改进后的跟踪算法进行训练和测试,并使用视觉跟踪基准数据集OTB100对改进后的跟踪算法进行性能评估;同时,为了充分验证所提出算法的有效性,使用传统的Lucy-Richardson去模糊算法对SiamFC加以改进,并与CGANSiamFC进行对比分析.实验结果表明,所提出的CGANSiamFC综合精确率和成功率指标比原SiamFC分别提高9%和8%,对运动模糊和低分辨率运动目标具有良好的跟踪效果.