基于深度特征的目标跟踪算法

针对跟踪过程中运动目标的鲁棒性问题,提出了一种基于深度特征的跟踪算法.首先,利用仿射变换对每一帧图像进行归一化处理.然后,利用深度去噪自编码器提取归一化图像的特征.由于提取的特征维数巨大,为了提高计算效率,提出了一种高效的基于稀疏表示的降维方法,通过投影矩阵将高维特征投影到低维空间,进而结合粒子滤波方法完成目标跟踪.最后,将初始帧的目标信息融入到目标表观更新过程中,降低了跟踪过程中目标发生漂移的风险.实验结果表明,所提出的视觉跟踪算法在6段视频序列上获得了较高的准确度,能够在遮挡、光照变化、尺度变化和目标快速运动的条件下稳定地跟踪目标.