【摘 要】
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针对目标跟踪过程中目标受到光照变化、遮挡等因素的影响而导致目标丢失的现象,提出基于卷积网络特征的逆向稀疏建模的目标跟踪算法。将共享权重的卷积神经网络与目标跟踪相
【基金项目】
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湖南省科技厅重点研发计划项目(2016GK2017);湖南工业大学研究生创新基金项目(CX1709)
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针对目标跟踪过程中目标受到光照变化、遮挡等因素的影响而导致目标丢失的现象,提出基于卷积网络特征的逆向稀疏建模的目标跟踪算法。将共享权重的卷积神经网络与目标跟踪相结合,利用卷积网络提取出更抽象、更具表达能力的特征,对目标进行重建,改善目标表示的抗变性。为了减少计算量,在粒子滤波跟踪框架下,加入逆向稀疏思想,即只需要对一个正目标模板进行稀疏求解。在模板更新阶段,选择重建残差满足一定阈值的对应特征进行替换。在实验过程中,分别与基于haar、直方图、梯度等传统特征的跟踪算法进行分析对比,结果表明该方法在光照、遮挡
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