基于深度特征与LBP纹理融合的视觉跟踪

发布时间：2017-07-26 10:28

  本文关键词：基于深度特征与LBP纹理融合的视觉跟踪

  更多相关文章： 深度学习 卷积神经网络 纹理 局部二值模式 自适应融合 视觉跟踪

【摘要】：针对多数传统目标特征无法实现复杂场景下的鲁棒视觉跟踪问题,提出一种新的视觉跟踪算法。采用卷积神经网络(CNN)提取目标更加鲁棒的深度特征,同时融合具有旋转不变性的局部二值模式纹理特征,弥补CNN深度特征在旋转适应性上的不足。根据CNN网络训练速度慢的问题,引入离线预训练方法,提高在线特征提取效率。实验结果表明,与DLT算法相比,该算法在跟踪测试集上的跟踪精度提高14.08%,运算效率提高10.47%,能够较好地适应目标表观变化,具有较强的鲁棒性和跟踪时效性。
【作者单位】： 西北工业大学计算机学院;空军工程大学信息与导航学院;
【关键词】： 深度学习 卷积神经网络 纹理 局部二值模式 自适应融合 视觉跟踪
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61175029,61473309) 陕西省自然科学基金资助项目(2015JM6269)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 中文引用格式:胡丹,周兴社,许婉君,等.基于深度特征与LBP纹理融合的视觉跟踪[J].计算机工程,2016,42(9):220-225.英文引用格式:Hu Dan,Zhou Xingshe,Xu Wanjun,et al.Visual Tracking Based on Fusion of Deep Feature and LBPTexture[J].Computer Engineering,2016,42(9):220

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本文编号：575963