结合高斯核函数的卷积 神经网络跟踪算法

• 作者: 柳培忠 汪鸿翔 郑凌云
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 视觉跟踪 卷积神经网络 高斯核函数 粒子滤波
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 762-767
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.201702123

摘要

针对视觉跟踪中运动目标鲁棒性跟踪问题,结合高斯核函数和卷积神经网络(CNN),提出一种无需训练的卷积神经网络提取深度特征的视觉跟踪算法.首先,对初始图像进行归一化处理并聚类提取目标信息,结合跟踪过程中目标信息共同作为卷积网络结构中的各阶滤波器;其次,通过高斯核函数来提高卷积运算速度,提取目标简单抽象特征;最后,通过叠加简单层的卷积结果得到目标的深层次表达,并结合粒子滤波跟踪框架实现跟踪.结果表明:简化后的卷积网络结构能够有效地应对低分辨率、目标遮挡与形变等场景,提高复杂背景下的跟踪效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑凌云	华侨大学后勤与资产管理处	6	7	2.0	2.0
2	柳培忠	华侨大学工学院	34	121	7.0	8.0
3	汪鸿翔	华侨大学工学院	9	45	4.0	6.0