本文關(guān)鍵詞：基于區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤算法

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【摘要】：深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)識(shí)別、場(chǎng)景分割及圖像內(nèi)容理解上取得了不錯(cuò)的研究成果,但在目標(biāo)跟蹤的應(yīng)用還較少。提出區(qū)域選擇算法,先產(chǎn)生原始候選區(qū)域,再計(jì)算其中鄰近區(qū)域?qū)Φ念伾⒓y理相似性,對(duì)原始候選區(qū)域進(jìn)行過濾,在此基礎(chǔ)上,將最終的候選區(qū)域作為基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過深度學(xué)習(xí)的方法提取目標(biāo)區(qū)域的特征,并將提取的特征通過線性支持向量機(jī)進(jìn)行相似度判斷,最終計(jì)算出跟蹤目標(biāo)的位置信息,同時(shí),利用采樣算法進(jìn)行跟蹤目標(biāo)正負(fù)樣本的采樣,更新卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確率及算法的魯棒性兩方面均有不錯(cuò)的表現(xiàn)。
【作者單位】： 西南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 候選區(qū)域 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多目標(biāo)跟蹤 深度學(xué)習(xí)
【基金】：四川省教育廳項(xiàng)目(14CZ0012) 綿陽市三網(wǎng)融合基金項(xiàng)目(13ZD3109;13ZD3110)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 深度學(xué)習(xí)的概念由HINTON[1]等人在2006年提出。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支領(lǐng)域,是一種學(xué)習(xí)特征的結(jié)構(gòu)化方法,該方法試圖將原始數(shù)據(jù)通過多個(gè)處理層進(jìn)行計(jì)算,學(xué)習(xí)原始數(shù)據(jù)更加抽象、更加復(fù)雜的高層次表達(dá)形式。其中,處理層通常由某些簡(jiǎn)單的非線性模型構(gòu)成。通過足夠多的模型組合,

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：893370