本文關(guān)鍵詞：基于深度特征與LBP紋理融合的視覺(jué)跟蹤

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【摘要】：針對(duì)多數(shù)傳統(tǒng)目標(biāo)特征無(wú)法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景下的魯棒視覺(jué)跟蹤問(wèn)題,提出一種新的視覺(jué)跟蹤算法。采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取目標(biāo)更加魯棒的深度特征,同時(shí)融合具有旋轉(zhuǎn)不變性的局部二值模式紋理特征,彌補(bǔ)CNN深度特征在旋轉(zhuǎn)適應(yīng)性上的不足。根據(jù)CNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢的問(wèn)題,引入離線(xiàn)預(yù)訓(xùn)練方法,提高在線(xiàn)特征提取效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與DLT算法相比,該算法在跟蹤測(cè)試集上的跟蹤精度提高14.08%,運(yùn)算效率提高10.47%,能夠較好地適應(yīng)目標(biāo)表觀變化,具有較強(qiáng)的魯棒性和跟蹤時(shí)效性。
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 紋理 局部二值模式 自適應(yīng)融合 視覺(jué)跟蹤
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61175029,61473309) 陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015JM6269)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 中文引用格式:胡丹,周興社,許婉君,等.基于深度特征與LBP紋理融合的視覺(jué)跟蹤[J].計(jì)算機(jī)工程,2016,42(9):220-225.英文引用格式:Hu Dan,Zhou Xingshe,Xu Wanjun,et al.Visual Tracking Based on Fusion of Deep Feature and LBPTexture[J].Computer Engineering,2016,42(9):220

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