【摘 要】
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针对复杂环境导致目标跟踪性能显著下降的问题,提出基于粒子滤波与度量学习的目标跟踪方法。所提方法首先离线训练可高效获取目标特征的卷积神经网络(CNN);其次,基于核回归度量学习(MLKR)方法构建最小化预测误差的距离度量矩阵优化模型,并利用梯度下降法求解所得模型以获得候选目标最优解;再次,基于最优候选预测值计算重构误差以构建目标观测模型;最后,引入长短时稳定更新策略并基于粒子滤波跟踪框架实现有效跟踪
【机 构】
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浙江理工大学信息学院,大连大学信息工程学院,五邑大学智能制造学部,河南大学计算机与信息工程学院,杭州电子科技大学电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61301258,No.61871164),浙江省自然科学基金资助项目(No.LZ21F010002),中国博士后科学基金资助项目(No.2016M590218),河南省科技攻关计划基金资助项目(No.162102210168),浙江理工大学科研启动基金资助项目(No.21032098-Y)。
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针对复杂环境导致目标跟踪性能显著下降的问题,提出基于粒子滤波与度量学习的目标跟踪方法。所提方法首先离线训练可高效获取目标特征的卷积神经网络(CNN);其次,基于核回归度量学习(MLKR)方法构建最小化预测误差的距离度量矩阵优化模型,并利用梯度下降法求解所得模型以获得候选目标最优解;再次,基于最优候选预测值计算重构误差以构建目标观测模型;最后,引入长短时稳定更新策略并基于粒子滤波跟踪框架实现有效跟踪。实验结果表明,复杂环境下所提方法具有较高跟踪精度及较好稳健性。
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