一、内容简介

本文的主要研究内容可以概括为以下三个方面：?
（1）提出了基于显著性区域加权的相关滤波目标跟踪算法。传统的基于相关滤波的跟踪方法大多只使用手工设计的特征描述子来提取特征，使得对目标的表征能力有限，通过响应图确定的目标位置不够精确，在遮挡和背景混杂等因素干扰下通常不能得到令人满意的性能。本文在相关滤波的跟踪框架下，用残差网络来提取多分辨率特征，将视觉显著性引入相关滤波，对响应图采用显著性加权，提高跟踪算法的定位精度。?
（2）提出了基于自适应背景叠加初始化的孪生网络目标跟踪算法。针对基于孪生网络的目标跟踪算法大都只通过离线训练的方式来学习相似性度量模型，模板分支没有足够的判别能力来适应目标在后续帧中外观变化的问题。本文提出了一个自适应背景叠加初始化的策略，在孪生网络的模版分支中增加了自适应背景叠加初始化和通道注意力机制，并构建了一个轻量的卷积神经网络来代替SiamFC 中浅层的 AlexNet 作为骨干网络。?
（3）提出了基于掩膜叠加初始化的行人跟踪算法。针对行人跟踪系统中采用检测算法提供的初始边界框不准确的问题，本文提出采用 Mask R-CNN 检测得到目标的的模板图像和掩膜图像，分别采用轻量的卷积神经网络来提取特征，再通过通道注意力机制进行调整，最后按比例融合，增强模板分支的判别能力，改善检测算法提供的初始边界框不准确导致跟踪性能下降的问题。?

二、仿真与代码

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