融合多层卷积特征的鲁棒相关滤波跟踪

• 作者: 姜世浩 王来花 贾惠 齐苏敏
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 相关滤波 目标跟踪 卷积神经网络 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输
• 页码范围: 2897-2903
• 页数: 7页
• 分类号: TP393.2
• 字数: 4316字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2019.12.011

摘要

提出了一种基于VGG-Net网络的多层卷积特征融合的相关滤波跟踪算法,提取浅层和深层两种特征,并将二者自适应融合,提高了相关滤波跟踪的准确性和鲁棒性.在DSST算法框架下,提取VGG-Net网络3个卷积层的特征分别训练相关滤波器,在每一层上估计目标位置,融合每层响应获取最终位置.此外,通过筛选降低了卷积特征在每一层的通道数,减少了计算量.在OTB2013数据集上的实验结果表明,当目标遇到模糊、旋转、背景混乱等复杂场景时,算法不仅能保证良好的跟踪精度和鲁棒性,而且能保持较快的跟踪速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐苏敏	曲阜师范大学软件学院	20	62	5.0	7.0
2	王来花	曲阜师范大学软件学院	9	5	2.0	2.0
3	姜世浩	曲阜师范大学软件学院	2	0	0.0	0.0
4	贾惠	曲阜师范大学软件学院	2	0	0.0	0.0