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稀疏卷積特征的實時目標跟蹤
鄒建成; 王潤玲; 車滿強; 熊昌鎮 北方工業大學理學院; 北京100144; 北方工業大學城市道路交通智能控制技術北京市重點實驗室; 北京100144
- 目標跟蹤
- 卷積神經網絡
- 相關濾波
- 稀疏特征
摘要：針對分層卷積相關濾波目標跟蹤算法魯棒性良好而實時性能較差問題,提出了基于單層稀疏卷積特征的實時目標跟蹤算法.該方法選用單個卷積層的特征,并通過等間隔采樣方法生成稀疏特征來提高跟蹤的速度.然后采用調整類標函數帶寬的策略來提高核相關濾波分類器性能,以解決卷積特征維度降低造成的算法魯棒性下降問題,在OTB-2013標準數據集上測試算法.實驗結果表明,該算法的平均距離精度為89.9%,平均跟蹤速度為25.0幀/秒,比原分層卷積核相關濾波目標跟蹤算法分別提高了0.9%和108.3%;與多尺度域適應的目標跟蹤算法速度相比稍有降低,但平均距離精度提高3.8%,在目標發生遮擋、形變、光照變化、背景混亂等情況時具有很好的魯棒性.
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