结合高斯核函数的卷积神经网络跟踪算法 |
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引用本文: | 郑凌云,柳培忠,汪鸿翔.结合高斯核函数的卷积神经网络跟踪算法[J].华侨大学学报(自然科学版),2018(5). |
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作者姓名: | 郑凌云 柳培忠 汪鸿翔 |
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作者单位: | 华侨大学后勤与资产管理处;华侨大学工学院 |
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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.
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