高鲁棒性的多层级卷积特征目标跟踪算法研究

• 作者: 刘海洋 祝涛
• 来源期刊: 光学与光电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 多层级卷积特征 权值融合 相关滤波 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 图像与信号处理
• 页码范围: 16-21
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

为了进一步提高目标跟踪算法中目标定位的精确度,提出了一种基于多层卷积特征的目标跟踪算法.该算法首先利用VGG-Net-19的多层结构提取待测图像的多层卷积特征,通过相关滤波方法获取多层卷积特征并对其进行加权融合,从而确定目标的真实位置.然后通过结合多层卷积层以及全连接层的特征,在目标表示效果上有明显提升,在保证跟踪效率的同时提高精确度.实验结果表明,与目前主流的HCF、MEEM、KCF、Struck四种目标跟踪算法对比,该算法取得了优于其他方法的精度与成功率,距离精确率提高了2～20％,与OPE、SRE以及TRE的结果具有一致性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘海洋	哈尔滨理工大学通信工程系	4	1	1.0	1.0