白浩然

（四川大学计算机学院，成都610065）

0 引言

单目标跟踪算法是只根据视频某一帧中某特定一个目标物体的位置信息，在后续帧中对该目标物体进行持续跟踪定位，并给出相应预测出的目标位置的算法，在实际生活中已经在诸多领域中应用，如：自动驾驶、园区安保等。同时，近几年深度学习、神经网络的火热助长了单目标追踪算法在深度嵌入式特征领域的尝试，开拓了一个全新的方向。

1 核心结构与思想

孪生网络是其核心结构，介绍孪生网络前，先引入单目标追踪算法中的一些基本概念：模板帧与搜索帧。单目标追踪算法中处理的数据是视频，视频由帧构成，我们根据任务特点，人为的将视频帧分为两类：一是我们已知目标物体位置的某些视频帧，我们一般将这个已知帧称为模板帧；二是所有未知目标位置的视频帧，需要给出预测的跟踪位置，我们一般将这些帧称为搜索帧。那么单目标追踪算法的核心思想可以概括为：根据模板帧中目标物体的信息，依靠相关性算法，在搜索帧中定位目标物体。

2 难点

深度单目标追踪算法任务上的难点主要包括几部分：

（1）目标消失视野外

指跟踪目标消失在视频画面中，可能消失很长一段时间，或者快速闪入，闪出画面。

（2）目标被遮挡

指跟踪目标还在视频画面中，但被其他不相关物体遮挡住，具体可分为全部遮挡和部分遮挡。

（3）相似目标导致混淆

指视频画面中还存在与跟踪目标外观十分相似的不相关目标，特别是两者距离靠近时，追踪算法不易分辨，有时甚至人眼也无法快速分辨。……