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基于信息熵的级联Siamese网络目标跟踪方法
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2021-05-07
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目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，针对目前算法对于目标外观变化的鲁棒性较差等问题，提出了一种基于信息熵的级联 Siamese网络目标跟踪方法。首先利用孪生神经网络（ Siamese network）对第一帧目标模板和当前帧待检测区域提取深度卷积特征，并通过相关性计算响应图;然后根据定义的信息熵和泙均峰值系数评价响应图质量，针对质量差的响应图对卷积特征进行模型因子更新;最后利用最终的响应图确定目标位置并计算最佳尺度。在VOT2016，VOT2017数据集上进行实验，结果证明在保证实时运行的基础上所提算法的精度优于其他算法。
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