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Release time: 2018-11-29Hits:
- Journal:智能系统学报
- Place of Publication:中国人工智能学会;哈尔滨工程大学
- Key Words:视觉跟踪；深度学习；卷积神经网络；高斯核函数；前景目标；背景信息；模板匹配；粒子滤波
- Abstract:针对深度学习跟踪算法训练样本缺少、训练费时、算法复杂度高等问题，引入高斯核函数进行加速，提出一种无需训练的简化卷积神经网络跟踪算法。首先，对初始帧目标进行归一化处理并聚类提取一系列初始滤波器组，跟踪过程中结合目标背景信息与前景候选目标进行卷积；然后，提取目标简单抽象特征；最后，将简单层的卷积结果进行叠加得到目标的深层次特征表达。通过高斯核函数加速来提高算法中全部卷积运算的速度，利用目标的局部结构特征信息，对网络各阶段滤波器进行更新，结合粒子滤波跟踪框架实现跟踪。 在 CVPR2013 跟踪数据集上的实验表明，本文方法脱离了繁琐深度学习运行环境，能克服低分辨率下目标局部遮挡与形变等问题，提高复杂背景下的跟踪效率。
- Note:不属于SCI，EI
- Translation or Not:no
- Date of Publication:2017-12-05
- First Author:Yongzhao Du,LYM,PETTER,汪鸿翔(学)
- Pre One:基于ADASYN 与AdaBoostSVM 相结合的不平衡
- Next One:一种增强局部搜索能力的改进人工蜂群算法
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Doctoral Degree in Science
骆炎民
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