【摘 要】
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针对复杂环境背景情况下目标跟踪深度学习算法实时性较差以及不够鲁棒等问题,提出了一种基于MDNet深层特征提取及高斯分类器目标注意机制的视频跟踪方法。首先采用多域网络(MDNet)进行图像深度特征提取,提出一种基于生物视觉的目标注意机制,结合MDNet对正负样本进行分类提取的思路通得出响应度高的感兴趣区域,并与同时进行DSST滤波后的特征模型进行加权融合,进而得出目标响应位置,之后进行模型更新。通过
【机 构】
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天津城建大学控制与机械工程学院,华北理工大学电气工程学院
【基金项目】
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河北省自然科学基金(No.F2018209289),河北省教育厅高等学校科学技术研究项目(No.QN2016105),河北省教育厅高等学校科学技术研究项目(No.QN2016102),天津市教科委科研计划项目(自然科学)(No.2019KJ095)。
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针对复杂环境背景情况下目标跟踪深度学习算法实时性较差以及不够鲁棒等问题,提出了一种基于MDNet深层特征提取及高斯分类器目标注意机制的视频跟踪方法。首先采用多域网络(MDNet)进行图像深度特征提取,提出一种基于生物视觉的目标注意机制,结合MDNet对正负样本进行分类提取的思路通得出响应度高的感兴趣区域,并与同时进行DSST滤波后的特征模型进行加权融合,进而得出目标响应位置,之后进行模型更新。通过在主流数据集上进行验证,在几乎不损失MDNet的高精度基础上实现了算法运行的加速。最后在数据集OTB10
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