<cite id="yyiou"><tbody id="yyiou"></tbody></cite>
<cite id="yyiou"><samp id="yyiou"></samp></cite>
  • <s id="yyiou"></s><bdo id="yyiou"><optgroup id="yyiou"></optgroup></bdo>
  • <cite id="yyiou"><tbody id="yyiou"></tbody></cite>

    首頁 > 期刊 > 自然科學與工程技術 > 工程科技II > 綜合科技B類綜合 > 北方工業大學學報 > 稀疏卷積特征的實時目標跟蹤 【正文】

    稀疏卷積特征的實時目標跟蹤

    鄒建成; 王潤玲; 車滿強; 熊昌鎮 北方工業大學理學院; 北京100144; 北方工業大學城市道路交通智能控制技術北京市重點實驗室; 北京100144
    • 目標跟蹤
    • 卷積神經網絡
    • 相關濾波
    • 稀疏特征

    摘要:針對分層卷積相關濾波目標跟蹤算法魯棒性良好而實時性能較差問題,提出了基于單層稀疏卷積特征的實時目標跟蹤算法.該方法選用單個卷積層的特征,并通過等間隔采樣方法生成稀疏特征來提高跟蹤的速度.然后采用調整類標函數帶寬的策略來提高核相關濾波分類器性能,以解決卷積特征維度降低造成的算法魯棒性下降問題,在OTB-2013標準數據集上測試算法.實驗結果表明,該算法的平均距離精度為89.9%,平均跟蹤速度為25.0幀/秒,比原分層卷積核相關濾波目標跟蹤算法分別提高了0.9%和108.3%;與多尺度域適應的目標跟蹤算法速度相比稍有降低,但平均距離精度提高3.8%,在目標發生遮擋、形變、光照變化、背景混亂等情況時具有很好的魯棒性.

    注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

    投稿咨詢 免費咨詢 雜志訂閱

    我們提供的服務

    服務流程: 確定期刊 支付定金 完成服務 支付尾款 在線咨詢
    主站蜘蛛池模板: 吉安县| 遂川县| 尼玛县| 辽阳市| 加查县| 苏尼特左旗| 上蔡县| 临潭县| 古交市| 玉田县| 宕昌县| 竹溪县| 罗城| 德安县| 拜城县| 石渠县| 贡山| 孝义市| 光山县| 乌鲁木齐县| 济南市| 普兰县| 久治县| 莲花县| 新邵县| 手游| 呼图壁县| 郑州市| 汝南县| 马关县| 漳平市| 陵水| 胶南市| 新竹市| 汝州市| 察雅县| 东乡族自治县| 马山县| 镇江市| 黄梅县| 张家口市|