深度特征的核相关滤波视觉跟踪

• 作者: 杨小军 魏永强
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 视频目标跟踪 核相关滤波 深度学习 深度特征
• 年，卷（期）: 2020,（15）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 147-152
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1905-0204

摘要

针对核相关滤波目标跟踪算法中传统手工特征的不足,以核相关滤波方法的目标跟踪技术作为研究对象,利用深度卷积神经网络自动提取待跟踪目标的深度卷积特征,来代替传统的手工特征,利用从不同卷积层提取到的深度卷积特征分别经过核相关滤波器学习来得到不同的特征图,然后对多个特征图进行加权融合来确定待跟踪目标在视频序列中的位置,以此来提高跟踪算法在复杂干扰背景下的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨小军	长安大学信息工程学院	23	78	5.0	8.0
2	魏永强	长安大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0