结合定向扰动和HOG特征的卷积神经网络目标跟踪

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：yangminfeng_1

【摘要】

：

基于深度学习的目标跟踪中,针对当目标发生快速移动、摄像机偏移、目标丢失时会严重影响跟踪器的精度、稳定性和成功率的问题,提出定向扰动算法.利用卷积神经网络可以定位的特点.改变粒子滤波器的扰动中心;定向扰动采样;使得候选样本更加接近真实位置,加速目标找回,防止目标丢失,进而提升跟踪器的精度和成功率.在决策阶段,先得到定位热点图;再提取前后帧目标HOG特征;最后计算相似度找到最优解.在加入HOG特征后,

【作者】

：

赵赫东何小冬何苗贺逸豪雷俊茹

【机构】

：

湘潭大学信息工程学院,湘潭大学教育部智能计算与信息处理重点实验室

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2019年10期

【关键词】

：

目标跟踪卷积神经网络粒子滤波器 HOG特征 object trackingconvolutional neural networkparticle filt

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