基于深度学习的改进核相关滤波目标跟踪算法
梁华刚
高冬梅
庞丽琴
1.长安大学电子与控制工程学院 西安 7100642.长安大学电子与控制工程学院 西安 7100643.长安大学电子与控制工程学院 西安 710064
摘要：针对传统核相关滤波目标跟踪算法跟踪精确度不足问题,论文利用卷积神经网络来提取图像深度特征,克服传统特征的不鲁棒性.其次,结合改进核相关滤波目标跟踪算法,当目标发生遮挡时,能够准确对目标进行跟踪.论文选取代表性视频对算法进行了测试,并与传统特征进行了对比.结果显示该算法精确度提高17.6,算法跟踪速率达到20.59fps.
关键词：卷积神经网络特征提取相关滤波目标跟踪
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61603057)陕西省重点产业链—工业领域项目(2017ZDL-G-2-3)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1115-1119 )
英文信息