选择性搜索和多深度学习模型融合的目标跟踪

来源 :华侨大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：waxizhaojing

【摘要】

：

提出一种基于深度学习的多模型（卷积神经网络和卷积深信度网络）融合目标跟踪算法.该算法在提取候选粒子方面,使用选择性搜索和粒子滤波的方法.CVPR2013跟踪评价指标（50个视频序

【作者】

：

钟必能潘胜男

【机构】

：

华侨大学计算机科学与技术学院,华侨大学计算机视觉与模式识别重点实验室

【出处】

：

华侨大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2016年2期

【关键词】

：

目标跟踪深度学习多模型融合选择性搜索评价指标

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61202299);国家自然科学基金面上资助项目(61572205);福建省自然科学基金资助项目(2015J01257);福建省高校杰出青年科研人才培育计划项目(JA13007)

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提出一种基于深度学习的多模型（卷积神经网络和卷积深信度网络）融合目标跟踪算法.该算法在提取候选粒子方面,使用选择性搜索和粒子滤波的方法.CVPR2013跟踪评价指标（50个视频序列、30个跟踪算法）验证了：该算法在跟踪中能有效地缓解目标物体由于遮挡、光照变化和尺度变化等因素造成的跟踪丢失情况的发生.

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