一种易于初始化的类卷积神经网络视觉跟踪算法

发布时间：2017-11-21 12:12

  本文关键词：一种易于初始化的类卷积神经网络视觉跟踪算法

  更多相关文章： 视觉跟踪 深度学习 特征提取 卷积神经网络 主成分分析 仿射变换

【摘要】：该文针对视觉跟踪中运动目标的鲁棒性跟踪问题,基于主成分分析(PCA)和卷积神经网络(CNN),提出一种易于初始化的类CNN提取深度特征的视觉跟踪算法。该算法首先利用仿射变换对原始图像进行处理,然后对归一化尺寸的图像进行分层PCA学习,将学习得到的PCA特征向量作为CNN结构中的各阶滤波器,完成特征提取网络的初始化,再利用特征提取网络获取目标的深层次表达。最后结合粒子滤波,利用一个简单的逻辑回归分类器通过分类估计实现目标跟踪。结果表明,利用这种易于初始化的CNN提取到的深度特征能够有效地区分目标和背景,具有很好的可区分性,提出的视觉跟踪算法对光照变化、尺度变化、遮挡、旋转和摄像机抖动等都具有良好的适应性,在许多视频序列上表现出了较好的鲁棒性和准确性。
【作者单位】： 空军工程大学空管领航学院;空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61202339;61472442) 航空科学基金(20131996013)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 2(空军工程大学航空航天工程学院西安710038)1引言视觉跟踪是计算机视觉领域一个非常重要的研究方向,该技术在无人机、机器人、智能监控等诸多军民领域有着极为广泛的应用。多年来,学者们进行了广泛而深入的研究,提出了许多算法[1-3],但由于目标外观变化,环境变化,以及各种背

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本文编号：1210870