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基于稀疏卷积网络的跟踪算法
【摘 要】
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目标跟踪是计算机视觉所研究的核心问题之一,在视频监控、自动驾驶、人机交互等领域有着广泛的应用前景。目前的相关技术虽然取得了较大的进展,但由于存在一些表观变化问题和外在干扰因素,如何设计一个鲁邦的跟踪算法仍然是一个具有挑战性的问题。近年来,卷积网络表现出强大的特征提取能力,而被广泛应用于计算机视觉中。考虑到深层的卷积网络需要大量的样本和时间进行线下训练,而在目标跟踪中,只有初始帧的位置状态是给定的。
【机 构】
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安徽大学
【出 处】
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安徽大学
【发表日期】
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2019年07期
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