【摘 要】
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在目标跟踪算法中,相关滤波算法近几年来发展迅速,成为了该领域的研究热点。相关滤波跟踪算法具有速度快、效果好等优点,但受限于传统手工特征对目标表达能力不足,仍然难以应
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61462052,11873027)资助
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在目标跟踪算法中,相关滤波算法近几年来发展迅速,成为了该领域的研究热点。相关滤波跟踪算法具有速度快、效果好等优点,但受限于传统手工特征对目标表达能力不足,仍然难以应对诸如形变、遮挡、模糊等情形。最近,卷积神经网络在诸多领域取得了极大的成功,研究人员将相关滤波与卷积特征相结合,克服了传统手工特征缺少目标语义信息的缺点。为了有效处理目标外观变化,文中提出一种融合多层卷积特征的相关滤波运动目标跟踪算法。该算法将目标跟踪分为预测位置和估计尺度两个步骤:提取多层卷积特征并在每个卷积层上估计目标位置,通过固定权重将所
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