结合特征点匹配及深度网络检测的运动跟踪

作     者：陈姝 梁文章 CHEN Shu;LIANG Wen-zhang

作者机构：湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105 广西卡斯特动漫有限公司南宁530003 

基　　金：国家自然科学基金(61100139 61040009) 

出 版 物：《电子科技大学学报》 (Journal of University of Electronic Science and Technology of China)

年 卷 期：2016年第45卷第2期

页      码：246-251页

摘      要：通过样本学习得到的目标先验视觉信息可以对目标进行高效表示,在目标跟踪中通过充分利用这些先验知识提高跟踪精度。基于此,提出一种利用离线训练结果进行在线跟踪的算法,首先利用深度神经网络通过样本学习目标的视觉先验,然后跟踪在贝叶斯推理框架下进行,在跟踪过程中将目标视觉先验用作目标的外观表示,跟踪结果由粒子滤波顺序得到。为了防止跟踪漂移,通过特征点匹配建立系统的状态模型,并且将目标分解成子目标进行相似度量,提高算法抗局部遮挡能力。在多个公开测试集上实验表明,该算法可以提高目标跟踪精度,防止跟踪漂移,实现长序列可靠跟踪。

主 题 词：深度学习 特征匹配 目标跟踪 粒子滤波 稀疏编码 

学科分类：0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-0548.2016.03.015

馆 藏 号：203105918...