本文關鍵詞：快速深度學習的魯棒視覺跟蹤

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【摘要】：目的基于深度學習的視覺跟蹤算法具有跟蹤精度高、適應性強的特點,但是,由于其模型參數(shù)多、調(diào)參復雜,使得算法的時間復雜度過高。為了提升算法的效率,通過構建新的網(wǎng)絡結構、降低模型冗余,提出一種快速深度學習的算法。方法魯棒特征的提取是視覺跟蹤成功的關鍵�；谏疃葘W習理論,利用海量數(shù)據(jù)離線訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡,分層提取描述圖像的特征;針對網(wǎng)絡訓練時間復雜度高的問題,通過縮小網(wǎng)絡規(guī)模得以大幅緩解,實現(xiàn)了在GPU驅動下的快速深度學習;在粒子濾波框架下,結合基于支持向量機的打分器的設計,完成對目標的在線跟蹤。結果該方法精簡了特征提取網(wǎng)絡的結構,降低了模型復雜度,與其他基于深度學習的算法相比,具有較高的時效性。系統(tǒng)的跟蹤幀率總體保持在22幀/s左右。結論實驗結果表明,在目標發(fā)生平移、旋轉和尺度變化,或存在光照、遮擋和復雜背景干擾時,本文算法能夠實現(xiàn)比較穩(wěn)定和相對快速的目標跟蹤。但是,對目標的快速移動和運動模糊的魯棒性不夠高,容易受到相似物體的干擾。
【作者單位】： 空軍工程大學信息與導航學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61473309) 陜西省自然科學基金項目(2015JM6269,2016JM6050)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 論文引用格式:Dai B,Hou Z Q,Yu W S,Hu D,Fan S Y.Robust visual tracking via fast deep learning[J].Journal of Image and Graphics,2016,21(12):1662-1670.[戴鉑,侯志強,余旺盛,胡丹,范舜奕.快速深度學習的魯棒視覺跟蹤[J].中國圖象圖形學報,2016,21(12):1662- 1670.]

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本文編號：1182271