基于分层卷积特征的自适应目标跟踪

发布时间：2017-10-10 16:20

  本文关键词：基于分层卷积特征的自适应目标跟踪

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【摘要】：针对目标跟踪中出现的尺度变化、旋转和遮挡等问题,提出了基于分层卷积特征的自适应目标跟踪算法。利用卷积神经网络提取分层卷积特征,利用相关滤波算法获取卷积特征响应图,并通过响应图的加权融合估计目标位置。利用一种边缘检测算法实现尺度自适应跟踪。利用峰旁比判断目标的置信度,解决遮挡情况下的模板更新问题。利用OTB2013数据集测试所提出的算法,测试得到所提出算法的整体成功率、精确度分别为0.618,0.861,在目标发生尺度变化、旋转和遮挡等情况下,该算法可以准确、可靠地跟踪目标。
【作者单位】： 河北工业大学控制科学与工程学院;
【关键词】： 机器视觉 目标跟踪 卷积特征 边缘检测
【基金】：国家自然科学基金(61203076) 天津市自然科学基金(13JCQNJC03500)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言 目标跟踪广泛应用于视频监控、人机交互、行为识别和无人驾驶等方面,是计算机视觉领域的重要研究课题。虽然近年来提出了大量优秀的目标跟踪算法,但如何解决目标跟踪中的遮挡、尺度变化、旋转、光照、目标形变等问题,仍将是关于目标跟踪的研究重点。 目标跟踪通常可分

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本文编号：1007365