提升遮挡跟踪精度：融合扰动感知的孪生神经网络目标追踪算法

本文主要探讨了融合扰动感知模型的孪生神经网络在目标跟踪领域的应用，以解决全卷积孪生网络（SiamFC）在复杂场景下的跟踪问题。SiamFC算法在遇到遮挡、旋转、光照变化和尺度变化等挑战时，可能会出现跟踪失效的情况。为改进这一点，研究者提出了一种创新的算法。 算法的关键在于两个方面：首先，通过将孪生神经网络提取的低层结构特征和高层语义特征进行有效融合，增强了特征的表征能力。低层特征通常包含丰富的细节信息，而高层特征则具有更丰富的上下文理解，两者结合有助于提高算法对目标的识别和定位精度。 其次，作者引入了基于颜色直方图的扰动感知模型，通过加权融合的方式生成目标响应得分图，能够更好地估计目标的位置。这种模型考虑了环境干扰因素，使得算法在遮挡或旋转等情况下也能保持较高的稳定性和准确性。 为了验证新算法的有效性，研究者在2015目标跟踪标准测试数据集上进行了大量实验。结果显示，新算法在总体跟踪精确度和成功率上分别提升了2.9%和2.8%，相较于SiamFC有显著的改进。同时，该算法在无人机航拍测试数据集上也表现出良好的性能，证明了其在实际复杂环境中的稳健性和实用性。 关键词包括机器视觉、孪生神经网络、扰动感知模型、自适应模板和特征融合，这些技术的集成使得本文提出的算法能够在多变的环境中提供更为精确的目标跟踪解决方案。这项工作为提升目标跟踪算法的鲁棒性和准确性提供了新的视角和方法，对于机器视觉领域具有重要的理论价值和实践意义。