本文選題：自適應　切入點：學習速率　出處：《計算機工程與應用》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在簡要說明基于空時上下文(STC)和基于核函數(shù)循環(huán)結(jié)構(gòu)(CSK)目標跟蹤器的基礎(chǔ)上,重點介紹基于顏色特征(CN)的跟蹤器,并針對其在目標被遮擋、尺度變化和光照發(fā)生變化時易發(fā)生跟蹤漂移的問題,提出自適應學習速率和自適應高斯核尺度因子兩種方法,分別對訓練模型的更新和標記進行改進,減少目標模型累積錯誤,提高跟蹤過程準確性。實驗中,選取10個視頻集,采用3類評價參數(shù)對比算法改進前后跟蹤效果。實驗證明,改進后的算法對遮擋、光照變化和尺度變化等具有較好的魯棒性,同時將該算法應用在無人機(UAV)視頻行人跟蹤上,取得了良好效果。
[Abstract]:Based on a brief description in the context of space-time (STC) and cyclic structure based on kernel function (CSK) based on the target tracker, introduced based on color feature (CN) tracker, and the obstacle of the target, scale changes and illumination changes occurred to tracking drift problem, put forward the adaptive learning rate Gauss nuclear and adaptive scale factor two methods respectively for training model updating and labeling was improved, reducing the target model cumulative error, improve the accuracy of the tracking process. In the experiment, we selected 10 video sets, using 3 kinds of evaluation parameters of the improved algorithm before and after tracking. Experiments show that the improved algorithm of occlusion. The illumination change and scale change has better robustness, and the algorithm is applied in UAV (UAV) video pedestrian tracking, and achieved good results.

【作者單位】： 國防科學技術(shù)大學電子科學與工程學院;
【分類號】：TP391.41

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