改进的卷积网络目标跟踪算法
Improved convolutional network target tracking algorithm
1. 长安大学 电子与控制工程学院, 西安 710064
2. 西安外事学院 工学院, 西安 710077
3. 西安石油大学 电子工程学院, 西安 710065
摘要
在目标跟踪算法中深度网络可以对大量图像进行训练和表示，但是对于特定的跟踪对象，离线训练不仅费时，而且在对大量图像进行学习时，其表示和识别能力效果不佳。基于以上问题提出有模板更新的卷积网络跟踪算法，可以在没有离线训练的大量数据时，也能够利用实现强大的目标跟踪能力。在目标跟踪中，从目标周围区域提取一组归一化的局部小区域块作为新的滤波器，围绕目标定义下一帧中的一组特征映射来提取自适应滤波器周围目标，对随后帧提取的归一化样本进行卷积操作生成一组特征图；利用这些特征图获取每个滤波器和目标的局部强度衍射图样之间的相似性，然后对其局部结构信息进行编码；最后，使用来自全局表示的特征图保存该目标的内部几何设计，再通过软收缩方法去噪抑制噪声值，使其低于自适应阈值，生成目标的稀疏表示。有模板更新改进的CNT算法能稳定地跟踪目标，不会发生严重漂移，具有优于传统CNT的良好跟踪效果。
基金项目
西安市科学技术局科技创新引导项目(201805045YD23CG29(5))
中央高校基本科研业务费专项资金项目(300102329203)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.01.0028
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2206-2209
文章编号: 1001-3695(2020)07-060-2206-04
发布历史
[2020-07-05] 印刷出版
引用本文
李刚, 张宇博, 孙姜燕, 等. 改进的卷积网络目标跟踪算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (7): 2206-2209. (Li Gang, Zhang Yubo, Sun Jiangyan, et al. Improved convolutional network target tracking algorithm [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (7): 2206-2209. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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