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跟踪过程中发生的尺度变化、形变、遮挡是导致模型漂移的重要原因。为了克服模型漂移对鲁棒跟踪的影响，本文提出了一种利用多判别式模型和候选区域的跟踪算法。首先，该算法采用候选区域替代传统的滑动采样，适应跟踪过程中目标的位移和尺度变化。接下来，为了提高目标的表征能力，先用预训练网络提取整幅图片的深度特征，再通过感兴趣区域采样层(ROI pooling layer)快速提取每一个候选区域的深度特征，进一步提高跟踪算法的鲁棒性。最后，运用多模型选择机制进行回撤过去错误的模型更新，并通过调整搜索区域实现对目标的重检测，有效抑制了模型漂移对鲁棒跟踪的影响。实验中，本文算法与相关算法在OTB 2013数据库和UAV 20L数据库上进行了对比。结果表明，本文算法在精确度与成功率上均取得了最优性能，并能有效抑制模型漂移对鲁棒跟踪的影响。 相似文献
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