一种支持循环神经网络对抗学习的目标跟踪方法

摘要

一种支持循环神经网络对抗学习的目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤1，构建目标跟踪生成对抗网络OTGAN模型；步骤2，预训练生成器，使其具有初步预测视频帧跟踪结果的能力；步骤3，预训练判别器，使其具有初步判别视频中运动目标运动轨迹真假的能力；步骤4，对抗训练目标跟踪生成对抗网络OTGAN。本发明将生成对抗网络和长短期记忆网络LSTM融合，形成了基于对抗训练的目标跟踪循环神经网络，将视频帧全局特征向量作为生成对抗网络的输入之一，而不是传统中将随机变量作为输入，从而学习到视频帧中目标信息，并学习从历史及当前视频帧信息到目标位置的映射关系，提升整体跟踪准确率；同时利用目标运动轨迹进行监督训练，能够极大地提升目标跟踪的准确率。