本文關(guān)鍵詞：基于分層卷積特征的自適應目標跟蹤

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【摘要】：針對目標跟蹤中出現(xiàn)的尺度變化、旋轉(zhuǎn)和遮擋等問題,提出了基于分層卷積特征的自適應目標跟蹤算法。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取分層卷積特征,利用相關(guān)濾波算法獲取卷積特征響應圖,并通過響應圖的加權(quán)融合估計目標位置。利用一種邊緣檢測算法實現(xiàn)尺度自適應跟蹤。利用峰旁比判斷目標的置信度,解決遮擋情況下的模板更新問題。利用OTB2013數(shù)據(jù)集測試所提出的算法,測試得到所提出算法的整體成功率、精確度分別為0.618,0.861,在目標發(fā)生尺度變化、旋轉(zhuǎn)和遮擋等情況下,該算法可以準確、可靠地跟蹤目標。
【作者單位】： 河北工業(yè)大學控制科學與工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 機器視覺 目標跟蹤 卷積特征 邊緣檢測
【基金】：國家自然科學基金(61203076) 天津市自然科學基金(13JCQNJC03500)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言 目標跟蹤廣泛應用于視頻監(jiān)控、人機交互、行為識別和無人駕駛等方面,是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究課題。雖然近年來提出了大量優(yōu)秀的目標跟蹤算法,但如何解決目標跟蹤中的遮擋、尺度變化、旋轉(zhuǎn)、光照、目標形變等問題,仍將是關(guān)于目標跟蹤的研究重點。 目標跟蹤通常可分

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本文編號：1007365