动态模板匹配的孪生网络长时目标跟踪算法

来源：计算机工程与应用杂志2023年第17期北京时间：

作者：李阳, 侯颖, 李娇, 杨林, 石欢, 贺顺, 张释如

单位：西安科技大学 通信与信息工程学院，西安 710054

摘要：近年来备受关注的长时目标跟踪更接近实际应用场景，许多算法通过目标重检测机制来解决目标消失与重现问题，但跟踪速度无法满足实时目标跟踪需求，因此提出一种基于模板匹配的孪生网络长时目标跟踪算法。改进算法引入快速动态模板匹配的全局搜索重检测机制，当检测到目标丢失情况，则利用模板匹配进行预测粗定位，再通过孪生网络目标跟踪算法进一步获得目标准确位置。目标外观形变会严重影响模板匹配预测定位的准确度，因此引入动态匹配模板更新策略进一步提高抗干扰性能。在四个数据集上与当前先进的长时目标跟踪算法相比较，实验结果显示改进算法不仅跟踪性能显著提高，并且跟踪速度达到40?FPS左右，能满足实时目标跟踪需求。

关键词：机器视觉,长时目标跟踪,深度学习,孪生网络,目标重检测,模板匹配