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视频跟踪是计算机视觉的重要研究方向,具有广泛的应用。但视频跟踪过程中存在运动模糊和形变等问题,导致了跟踪的性能降低。提出多特征卷积融合的相关滤波视频跟踪算法,通过卷积神经网络提取视频图像中多个特征,并根据提取特征后产生的多个响应值进行融合,从而实现目标定位。首先,通过卷积神经网络提取视频序列同一图像块由浅层到深层的多个特征;其次,将提取的图像特征通过目标响应置信函数产生目标响应值并进行融合,根据最小惩罚值来计算目标区域;最后,采用线性插值的方法进行目标模板和滤波参数更新,实现目标跟踪。多特征卷积融合