【摘 要】
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为了适应视觉跟踪过程中目标外观变化，提高视觉跟踪算法的鲁棒性，本文基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）并结合多域学习法与多模板管理，提出一种通过树形结构管
【机 构】
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天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室,天津商业大学机械工程学院
【基金项目】
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精密测试技术及仪器国家重点实验室开放基金资助项目(PIL1407);天津市科技兴海项目(KJXH2012-11)
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为了适应视觉跟踪过程中目标外观变化，提高视觉跟踪算法的鲁棒性，本文基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）并结合多域学习法与多模板管理，提出一种通过树形结构管理多模板的多域卷积神经网络（Multi-Domain CNNs with Multiple Models in a tree structure）视觉跟踪算法。首先使用大量已标记目标位置的视频数据预训练多域结构的CNN，使CNN卷积层可从图像中提取出适用于跟踪任务的特征。然后在跟踪时中对CNN全连接层进行微
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