基于感知深度神经网络的视觉跟踪

发布时间：2017-09-18 07:22

  本文关键词：基于感知深度神经网络的视觉跟踪

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【摘要】：视觉跟踪系统中,高效的特征表达是决定跟踪鲁棒性的关键,而多线索融合是解决复杂跟踪问题的有效手段。该文首先提出一种基于多网络并行、自适应触发的感知深度神经网络;然后,建立一个基于深度学习的、多线索融合的分块目标模型。目标分块的实现成倍地减少了网络输入的维度,从而大幅降低了网络训练时的计算复杂度;在跟踪过程中,模型能够根据各子块的置信度动态调整权重,提高对目标姿态变化、光照变化、遮挡等复杂情况的适应性。在大量的测试数据上进行了实验,通过对跟踪结果进行定性和定量分析表明,所提出算法具有很强的鲁棒性,能够比较稳定地跟踪目标。
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【关键词】： 视觉跟踪 特征表达 深度学习 感知深度神经网络
【基金】：国家自然科学基金(61175029,61473309) 陕西省自然科学基金(2015JM6269,2015JM6269,2016JM6050)~~
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 1引言视觉跟踪[1]是计算机视觉领域中的一个重要课题,主要研究如何在视频的每一帧中定位目标,以生成目标的运动轨迹,同时提供完整的目标区域。一个完整的视觉跟踪框架[2]主要由运动模型、特征表达、观测模型和模型更新4部分组成。由于特征是区分前景和背景的依据,高效的特征表

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本文编号：874166