本文關(guān)鍵詞：一種易于初始化的類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視覺跟蹤算法

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【摘要】：該文針對(duì)視覺跟蹤中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的魯棒性跟蹤問題,基于主成分分析(PCA)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),提出一種易于初始化的類CNN提取深度特征的視覺跟蹤算法。該算法首先利用仿射變換對(duì)原始圖像進(jìn)行處理,然后對(duì)歸一化尺寸的圖像進(jìn)行分層PCA學(xué)習(xí),將學(xué)習(xí)得到的PCA特征向量作為CNN結(jié)構(gòu)中的各階濾波器,完成特征提取網(wǎng)絡(luò)的初始化,再利用特征提取網(wǎng)絡(luò)獲取目標(biāo)的深層次表達(dá)。最后結(jié)合粒子濾波,利用一個(gè)簡單的邏輯回歸分類器通過分類估計(jì)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。結(jié)果表明,利用這種易于初始化的CNN提取到的深度特征能夠有效地區(qū)分目標(biāo)和背景,具有很好的可區(qū)分性,提出的視覺跟蹤算法對(duì)光照變化、尺度變化、遮擋、旋轉(zhuǎn)和攝像機(jī)抖動(dòng)等都具有良好的適應(yīng)性,在許多視頻序列上表現(xiàn)出了較好的魯棒性和準(zhǔn)確性。
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)空管領(lǐng)航學(xué)院;空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61202339;61472442) 航空科學(xué)基金(20131996013)~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 2(空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院西安710038)1引言視覺跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)非常重要的研究方向,該技術(shù)在無人機(jī)、機(jī)器人、智能監(jiān)控等諸多軍民領(lǐng)域有著極為廣泛的應(yīng)用。多年來,學(xué)者們進(jìn)行了廣泛而深入的研究,提出了許多算法[1-3],但由于目標(biāo)外觀變化,環(huán)境變化,以及各種背

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