基于区域卷积神经网络的多目标跟踪算法

深度学习在目标识别、场景分割及图像内容理解上取得了不错的研究成果,但在目标跟踪的应用还较少。提出区域选择算法,先产生原始候选区域,再计算其中邻近区域对的颜色、纹理相似性,对原始候选区域进行过滤,在此基础上,将最终的候选区域作为基于区域的卷积神经网络的输入,通过深度学习的方法提取目标区域的特征,并将提取的特征通过线性支持向量机进行相似度判断,最终计算出跟踪目标的位置信息,同时,利用采样算法进行跟踪目标正负样本的采样,更新卷积神经网络和支持向量机。实验结果表明,基于区域的卷积神经网络算法在目标跟踪的准确率及算法的鲁棒性两方面均有不错的表现。