基于卷积神经网络优化TLD运动手势跟踪算法

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 3次 | 上传用户：rayasoft

【摘要】

：

针对TLD(Tracking-Learning-Detection)算法在光照变化不均、遮挡严重、跟踪目标模糊等情况下会出现跟踪失败的问题,提出一种基于卷积神经网络优化TLD运动手势跟踪算法。选取手势特征作正样本,其背景作负样本,获取手势HOG特征并投入到卷积神经网络中加以训练,得到手势检测分类器,从而确定目标手势区域,实现手势的自动识别;再利用TLD算法对手势进行跟踪与学习,对正负样本进行估计检

【作者】

：

王民李泽洋王纯石新源

【机构】

：

西安建筑科技大学信息与控制工程学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2019年09期

【关键词】

：

卷积神经网络 TLD算法手势跟踪 HOG特征 SURF特征 convolution neural networkTracking-Learning-Detec

【基金项目】

：

住房和城乡建设部科学技术项目计划(No.2016-R2-045),陕西省自然科学基础研究资金(No.2014JM8343),陕西省自然科学基金青年基金(No.2013JQ8003)

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