基于目標(biāo)表征學(xué)習(xí)和更新建模的視頻跟蹤技術(shù)研究
【圖文】:
雖然經(jīng)過學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的共同努力,目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域取得了一些成功,但是逡逑它仍面臨著一些挑戰(zhàn)。其一是視頻序列中的目標(biāo)外形復(fù)雜多變,固定寬高比及逡逑旋轉(zhuǎn)角度的矩形框不能較好地包裹住目標(biāo),如圖1.1所示。測(cè)試視頻序列中的目逡逑標(biāo),,隨著時(shí)間的流逝,它的寬高比及在平面內(nèi)的旋轉(zhuǎn)角度會(huì)發(fā)生變化。此時(shí)若估逡逑計(jì)的矩形框一味地沿用初始幀中目標(biāo)的寬高比及平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)角度,則它將不能逡逑很好地分界目標(biāo)與非目標(biāo)區(qū)域,即在包裹盡可能多的前景像素的同時(shí)包裹盡可逡逑能少的背景像素。然而,現(xiàn)在多數(shù)的跟蹤方法往往采用了上述做法,即沿用初始逡逑幀中目標(biāo)的寬高比及旋轉(zhuǎn)角度。這導(dǎo)致這些跟蹤方法估計(jì)的矩形框很不精確。逡逑其二是長(zhǎng)時(shí)情景中的模型非最優(yōu)更新問題。長(zhǎng)時(shí)跟蹤情景中,因?yàn)槟繕?biāo)的外逡逑觀會(huì)逐漸變化,所以進(jìn)行模型更新是必要的。但是,若隨著跟蹤的進(jìn)行持續(xù)地更逡逑新模型,模型會(huì)由于一些嚴(yán)重的污染例如模糊和遮擋等或者小的錯(cuò)誤累積而退逡逑化降質(zhì)。目標(biāo)模型退化降質(zhì)以后
要一個(gè)叫做矩形框估計(jì)器1481的額外模塊。后者則需要一組啟發(fā)式的閾值。為了逡逑簡(jiǎn)化,這些工作都假定目標(biāo)矩形框的寬高比和旋轉(zhuǎn)角度不變。然而,這種假定在逡逑多數(shù)實(shí)際的測(cè)試視頻中是不合理的,參見圖2.1。逡逑為了解決上述局限,本文提出使用掩模作為CNN的輸出表示。為了這個(gè)目逡逑標(biāo),本文直接使用一個(gè)主流的語義分割模型DeepLablW作為基礎(chǔ)模型,并通過逡逑在線學(xué)習(xí)的方式將之遷移到目標(biāo)跟蹤任務(wù)上。在監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時(shí)候,經(jīng)典的逡逑語義分割模型需要逐像素的標(biāo)簽,然而這種精細(xì)的信息在目標(biāo)跟蹤任務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的逡逑設(shè)置中是得不到的。在標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)置中,所能得到的信息就僅僅只有視頻初始幀逡逑中給定的目標(biāo)矩形框11]。為了得到逐像素的標(biāo)簽,之前傳統(tǒng)的追求像素級(jí)跟蹤結(jié)逡逑果的方法或者依靠一個(gè)外部算法[71],例如或者需要一個(gè)被閾值化逡逑的由他們的概率模型生成的置信圖[72]。但是
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TP391.41;TP18
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7 李永s
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