%0 Journal Article %A 蒲磊 %A 冯新喜 %A 侯志强 %A 余旺盛 %T 基于二阶池化网络的鲁棒视觉跟踪算法 %D 2020 %R 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.08.003 %J 电子学报 %P 1472-1478 %V 48 %N 8 %X 针对低分辨率、遮挡以及相似物体干扰等复杂场景下目标易丢失的问题,本文提出了基于二阶池化网络的视觉跟踪算法.已有的方法大多采用一阶池化网络,使得对低分辨目标和相似目标间的区分性不足.对此,本文首先在VGG16网络结构的基础上,将网络最后的一阶池化层替换为二阶协方差池化层,接着在ImageNet和CUB200-2011数据集上对网络进行重新训练.在跟踪阶段,为了减少运算负担,仅提取预训练网络的第四层卷积特征作为目标的外观表征.最后将提取的特征与已有的相关滤波算法进行结合.实验结果表明,本文算法在跟踪精度和成功率上均取得了优异的性能表现. %U https://www.ejournal.org.cn/CN/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.08.003