D3S 알고리즘의 추적 대상 판별 능력 부족 문제를 해결하기 위해 이중 분기 온라인 최적화와 특징 융합 기반의 비디오 객체 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 이중 분기의 온라인 최적화 분류기를 구축하여 객체의 2차 위치 지정을 수행하고 보다 정확한 객체 위치 응답 지도를 얻는다. 그 다음, 특징 층에서 응답 지도와 검색 특징을 융합하고 인코더 모듈을 통해 융합 과정을 촉진하여 추적 대상의 특징을 더욱 부각시킨다. 마지막으로, 인코더 모듈을 통해 템플릿 특징을 갱신하여 특징 간 차이를 보정하고 분할 모듈의 판별 능력을 향상시킨다. VOT2018 및 UAV123 데이터셋에서 실험한 결과, 개선된 알고리즘은 원래 알고리즘과 비교하여 VOT2018 데이터셋에서 EAO가 2.9% 향상되었고, UAV123 데이터셋에서는 성공률이 2.4%, 정확도가 2.9% 향상되었다. 실험 결과는 본 방법이 알고리즘의 판별 능력을 향상시키고 정밀도와 강인성을 더욱 높였음을 보여준다.

비디오 객체 추적; 객체 분할; 온라인 최적화; 특징 융합; 주의 메커니즘