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摘要:
针对长时间目标跟踪中出现的目标形变、尺度变化、目标遮挡以及离开视野等问题,提出一种基于核相关滤波器和分层卷积特征的长时目标跟踪算法.首先,利用预训练的卷积神经网络模型提取分层卷积特征来训练核相关滤波器,进行位置估计.其次,构建目标尺度金字塔,进行尺度估计.最后,为了应对目标遮挡以及离开视野导致跟踪失败的情况,训练一个在线支持向量机进行目标再检测,从而实现长时间目标跟踪.在长时间目标跟踪数据集上的测试结果表明:所提算法的精度分别比其他几种主流跟踪算法HCF,LCT,DSST,KCF和TLD高出7%,15%,17%,21%和50%.
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文献信息
篇名 基于核相关滤波器和分层卷积特征的长时间目标跟踪
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 核相关滤波器 分层卷积特征 支持向量机 长时目标跟踪
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 图形图像与模式识别
研究方向 页码范围 271-276
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 7726字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.041
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邢建春 陆军工程大学国防工程学院 14 11 1.0 3.0
2 周启臻 陆军工程大学国防工程学院 7 8 1.0 2.0
3 李决龙 16 64 5.0 7.0
4 陈威 陆军工程大学国防工程学院 3 0 0.0 0.0
5 杨启亮 陆军工程大学国防工程学院 7 8 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
核相关滤波器
分层卷积特征
支持向量机
长时目标跟踪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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