【摘 要】
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基于深度学习的目标跟踪中,针对当目标发生快速移动、摄像机偏移、目标丢失时会严重影响跟踪器的精度、稳定性和成功率的问题,提出定向扰动算法.利用卷积神经网络可以定位的特点.改变粒子滤波器的扰动中心;定向扰动采样;使得候选样本更加接近真实位置,加速目标找回,防止目标丢失,进而提升跟踪器的精度和成功率.在决策阶段,先得到定位热点图;再提取前后帧目标HOG特征;最后计算相似度找到最优解.在加入HOG特征后,
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院,湘潭大学教育部智能计算与信息处理重点实验室
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基于深度学习的目标跟踪中,针对当目标发生快速移动、摄像机偏移、目标丢失时会严重影响跟踪器的精度、稳定性和成功率的问题,提出定向扰动算法.利用卷积神经网络可以定位的特点.改变粒子滤波器的扰动中心;定向扰动采样;使得候选样本更加接近真实位置,加速目标找回,防止目标丢失,进而提升跟踪器的精度和成功率.在决策阶段,先得到定位热点图;再提取前后帧目标HOG特征;最后计算相似度找到最优解.在加入HOG特征后,跟踪器可以适应更多的复杂场景,提升了跟踪器的鲁棒性.在obt-13基准数据库上,与FCNT,MEEM等算
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