摘要
本发明公开了一种基于卷积网络的无监督行为跟踪识别方法及系统,涉及视觉跟踪技术领域,包括以下步骤:采集视频序列并从视频序列中获取模板图像和当前帧搜索图像,构建训练数据集;基于SiamFC算法,构建行为跟踪模型;使用训练数据集对行为跟踪模型进行训练,直至达到预设要求,得到训练好的行为跟踪模型;利用训练好的行为跟踪模型对监测视频段中的目标对象进行跟踪,获得用户行为跟踪识别结果。本发明将Transformer引入到视觉跟踪技术中,通过注意力机制有效确定输入序列中不同部分的重要性,解决序列数据中的全局时空关联问题,实现高效的跟踪任务。
技术关键词
跟踪识别方法
视频
图像
序列
视觉跟踪技术
运动向量场
模板
跟踪识别系统
卷积孪生网络
卷积特征
多头注意力机制
对象
解码器结构
模型训练模块
搜索特征
数据获取模块
编码特征
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