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申请/专利权人：西安电子科技大学广州研究院;西安电子科技大学

摘要：本发明公开了基于图像合成和域对抗学习的自监督目标跟踪方法及系统，该方法包括：获取目标对象的图像并进行图像预处理，构建目标对象合成视频帧；基于目标对象合成视频帧对视觉目标跟踪器进行训练，得到训练后的视觉目标跟踪器；基于训练后的视觉目标跟踪器，对目标对象进行跟踪，得到目标对象跟踪结果。通过使用本发明，能够实现跟踪器在任何无标注视频上进行训练，进而减少图像跟踪过程中的干扰因素从而提高跟踪精度。本发明作为基于图像合成和域对抗学习的自监督目标跟踪方法及系统，可广泛应用于视觉目标跟踪技术领域。

主权项：1.基于图像合成和域对抗学习的自监督目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：获取若干目标对象图片中的分割标签，构建初步的目标对象图像数据库；对初步的目标对象图像数据库进行筛选处理，得到目标对象图像数据库；对目标对象图像数据库进行随机选取，获取待变换的目标对象图像；对待变换的目标对象图像进行随机变换处理，得到变换后的目标对象图像；将待变换的目标对象图像与变换后的目标对象图像进行视频帧合成处理，得到目标对象合成视频帧；还包括：从目标对象数据库中随机选择一个目标对象；接着对所选择的目标对象进行随机的图像变换操作，并将变换前的目标对象以粘贴的方式合成到视频的初始帧上，变换后的目标对象以同样的方式合成到视频的后续帧上；其中，所述目标对象合成视频帧包括目标对象初始视频帧序列与目标对象后续视频帧序列，其中，所述目标对象初始视频帧序列表示待变换的目标对象图像，所述目标对象后续视频帧序列表示变换后的目标对象图像；构建视觉目标跟踪器，所述视觉目标跟踪器包括跟踪训练器与域分类训练器；基于视觉目标跟踪器的跟踪训练器，对目标对象合成视频帧进行跟踪训练处理，得到训练后的跟踪训练器；基于视觉目标跟踪器的域分类训练器，对预设输入数据进行分类训练处理，得到训练后的域分类训练器，所述预设输入数据为目标对象的图像或目标对象合成的视频帧；结合训练后的跟踪训练器与训练后的域分类训练器，得到训练后的视觉目标跟踪器；基于训练后的视觉目标跟踪器，对目标对象进行跟踪，得到目标对象跟踪结果，所述目标对象跟踪结果包括目标对象的位置与目标对象的大小。

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