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目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向，針對目前算法對于目標(biāo)外觀變化的魯棒性較差等問題，提出了一種基于信息熵的級聯(lián) Siamese網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法。首先利用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Siamese network）對第一幀目標(biāo)模板和當(dāng)前幀待檢測區(qū)域提取深度卷積特征，并通過相關(guān)性計算響應(yīng)圖;然后根據(jù)定義的信息熵和泙均峰值系數(shù)評價響應(yīng)圖質(zhì)量，針對質(zhì)量差的響應(yīng)圖對卷積特征進(jìn)行模型因子更新;最后利用最終的響應(yīng)圖確定目標(biāo)位置并計算最佳尺度。在VOT2016，VOT2017數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗，結(jié)果證明在保證實時運行的基礎(chǔ)上所提算法的精度優(yōu)于其他算法。
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