计算机应用

作者：邓杨, 谢宁, 杨阳

单位：1. 电子科技大学 计算机科学与工程学院, 成都 611731;2. 电子科技大学 未来媒体研究中心, 成都 611731

关键词：孪生网络,物体检测,实时视频追踪,相似性学习,卷积神经网络

基金：国家自然科学基金资助项目（61602088）；贵州省科技重大专项计划项目（20183002）。

目前，在视频追踪领域中，大部分基于孪生网络的追踪算法只能对物体的中心点进行定位，而在定位快速形变的物体时会出现定位不准确的问题。为此，提出基于孪生检测网络的实时视频追踪算法——SiamRFC。SiamRFC算法可直接预测被追踪物体位置，来应对快速形变的问题。首先，通过判断相似性来得到被追踪物体的中心点位置；然后，运用目标检测的思路，通过选取一系列的预选框来回归最优的位置。实验结果表明，所提SiamRFC算法在VOT2015|16|17的测试集上均有很好的表现。

来源：2019年第12期

《计算机应用》期刊编辑部

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