一种无监督相似性判别学习的目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种无监督相似性判别学习的目标跟踪方法，涉及计算机视觉目标跟踪技术领域。采用t‑SNE将特征进行降维和聚类，得到图像类别伪标签及类别总数，然后将该伪标签作为图像真实标签，并将图像特征输入全连接层并进行分类，网络进行反向传播训练。训练完成后，网络具备了图像相似性判别能力。跟踪过程中，首先根据第一帧图像的目标位置，在当前输入帧对应的目标周围交并比IOU>0.8得到待搜索区域，并使用粒子滤波获取目标候选块，再通过无监督相似性特征提取层获取目标候选块的特征，最后分类层将输出每一个目标候选块的置信度，然后将具有最大置信度的目标候选块作为目标图像块完成目标定位，从而实现对目标对象的跟踪。