%0 Journal Article
%A 侯志强
%A 孙韩林
%A 王忠民
%A 赵祥模
%A 马素刚
%T 一种基于ResNet网络特征的视觉目标跟踪算法
%D 
%R 10.13190/j.jbupt.2019-071
%J 北京邮电大学学报
%P 129-134
%V 43
%N 2
%X 针对复杂场景下目标容易丢失的问题，提出了一种基于深度残差网络（ResNet）特征的尺度自适应视觉目标跟踪算法.首先，通过ResNet提取图像感兴趣区域的多层深度特征，考虑到修正线性单元（ReLU）激活函数对目标特征的抑制作用，在ReLU函数之前选取用于提取目标特征的卷积层；然后，在提取的多层特征上分别构建基于核相关滤波的位置滤波器，并对得到的多个响应图进行加权融合，选取响应值最大的点即为目标中心位置.目标位置确定后，对目标进行多个尺度采样，分别提取不同尺度图像的方向梯度直方图（fHOG）特征，在此基础上构建尺度相关滤波器，从而实现对目标尺度的准确估计.在视频集OTB100中与其他6种相关算法进行了比较，实验结果表明，所提算法取得了较高的跟踪成功率和精确度，能够较好地适应目标的尺度变化、背景干扰等复杂场景.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2019-071