本文關(guān)鍵詞：基于感知深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺(jué)跟蹤

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【摘要】：視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)中,高效的特征表達(dá)是決定跟蹤魯棒性的關(guān)鍵,而多線索融合是解決復(fù)雜跟蹤問(wèn)題的有效手段。該文首先提出一種基于多網(wǎng)絡(luò)并行、自適應(yīng)觸發(fā)的感知深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);然后,建立一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的、多線索融合的分塊目標(biāo)模型。目標(biāo)分塊的實(shí)現(xiàn)成倍地減少了網(wǎng)絡(luò)輸入的維度,從而大幅降低了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)的計(jì)算復(fù)雜度;在跟蹤過(guò)程中,模型能夠根據(jù)各子塊的置信度動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重,提高對(duì)目標(biāo)姿態(tài)變化、光照變化、遮擋等復(fù)雜情況的適應(yīng)性。在大量的測(cè)試數(shù)據(jù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),通過(guò)對(duì)跟蹤結(jié)果進(jìn)行定性和定量分析表明,所提出算法具有很強(qiáng)的魯棒性,能夠比較穩(wěn)定地跟蹤目標(biāo)。
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 視覺(jué)跟蹤 特征表達(dá) 深度學(xué)習(xí) 感知深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61175029,61473309) 陜西省自然科學(xué)基金(2015JM6269,2015JM6269,2016JM6050)~~
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 1引言視覺(jué)跟蹤[1]是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一個(gè)重要課題,主要研究如何在視頻的每一幀中定位目標(biāo),以生成目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡,同時(shí)提供完整的目標(biāo)區(qū)域。一個(gè)完整的視覺(jué)跟蹤框架[2]主要由運(yùn)動(dòng)模型、特征表達(dá)、觀測(cè)模型和模型更新4部分組成。由于特征是區(qū)分前景和背景的依據(jù),高效的特征表

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