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基于自适应卷积特征的目标跟踪算法

来源 :光学学报 | 被引量 : 38次 | 上传用户：snakegmj

【摘 要】

：

针对空间正则化相关滤波(SRDCF)跟踪算法在目标跟踪中旋转变化、超出视野和严重遮挡情况下存在跟踪失败的问题,提出了一种基于自适应卷积特征的目标跟踪算法。对VGG-Net模型中conv3-4层卷积特征进行主成分分析,利用自适应降维技术将conv3-4层特征维数由256维降至130维。在检测区域求取分类器最大响应位置及其目标尺度信息,并对最大响应位置的目标进行置信度比较,训练在线支持向量机(SVM)

【作 者】

：

蔡玉柱 杨德东 毛宁 杨福才 

【机 构】

：

河北工业大学控制科学与工程学院,天津300130

【出 处】

：

光学学报

【发表日期】

：

2017年03期

【关键词】

：

机器视觉 卷积特征 自适应降维 在线支持向量机分类器 峰旁比 machine vision convolutional features adaptive di 

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针对空间正则化相关滤波(SRDCF)跟踪算法在目标跟踪中旋转变化、超出视野和严重遮挡情况下存在跟踪失败的问题,提出了一种基于自适应卷积特征的目标跟踪算法。对VGG-Net模型中conv3-4层卷积特征进行主成分分析,利用自适应降维技术将conv3-4层特征维数由256维降至130维。在检测区域求取分类器最大响应位置及其目标尺度信息,并对最大响应位置的目标进行置信度比较,训练在线支持向量机(SVM)分类器,以便在跟踪失败的情况下,重新检测到目标而实现长期跟踪。计算跟踪位置的峰旁比,选取可靠跟踪结果,更

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