PRINTINGANDDIGITALMEDIATECHNOLOGYSTUDYTol.223No.22023.04印刷与数字媒体技术研究2023年第2期（总第223期）RESEARCHPAPERS研究论文基于偏好学习的视频图像单目标跟踪算法研究李其京1，邹阳2，段芬1，叶卉荣1，王静1，舒忠1,2*（1.荆楚理工学院电子信息工程学院，荆门448000；2.荆门掌控传媒有限公司，荆门448000）摘要针对视频图像连续拍摄中不利的环境因素造成图像目标跟踪丢失的现象，本研究提出了一种基于SDAE模型和偏好学习模型结合的视频图像单目标跟踪算法。在SDAE模型中，采用卷积神经网络模型的处理规则，并对SDAE堆栈式去噪自编码器的内部排列结构进行了调整；构建的偏好学习模型，将目标跟踪问题转换为目标图像块中重叠部分的区域大小排序问题，完成了排序函数、样本之间的偏好关系、跟踪约束条件和支持向量机二分类器的设计。本研究算法与实验选取的四种目标跟踪算法相比的结果表明，本研究算法在跟踪目标成功率、目标跟踪精度和系统运行时间方面具有一定优势，目标跟踪成功率和目标跟踪精度均为89%左右。关键字图像目标跟踪；SDAE模型；偏好学习模型；支持向量机；跟踪目标更新中图分类号TP391.41;TP183;TS801.8文献标识码A文章编号2097-2474(2023)02-57-08DOI10.19370/j.cnki.cn10-1886/ts.2023.02.007StudyonVideoImageSingleTargetTrackingAlgorithmBasedonPreferenceLearningLIQi-jing1,ZOUYang2,DUANFen1,YEHui-rong1,WANGJing1,SHUZhong1,2*(1.ElectronicInformationEngineering,JingchuUniversityofTechnology,Jingmen448000,China;2.JingmenControlMediaCo.Ltd,Jingmen448000,China)AbstractForthephenomenonofimagetargettrackinglosscausedbyadverseenvironmentalfactorsinthecontinuousshootingofvideoimages,asingletargettrackingalgorithmforvideoimagesbasedonthecombinationofSDAEmodelandpreferencelearningmodelwaspeoposedinthisstudy.InSDAEmodel,theprocessingrulesofconvolutionalneuralnetworkmodelwereadopted,andtheinternalarrangementstructureofSDAEstackde-noisingself-coderwasadjusted.Theconstructedpreferencelearningmodeltransformsthetargettrackingproblemintotheregionsizesortingproblemoftheoverlappingpartofthetargetimageblock,andcompletedthedesignofthesortingfunction,thepreferencerelationshipbetweensamples,thetrackingconstraintsandthesupportvectormachineclassifier.Compare...
