/ 基于定位-分类-匹配模型的目标跟踪方法
基于定位-分类-匹配模型的目标跟踪方法
基于定位-分类-匹配模型的目标跟踪方法
近年来卷积神经网络框架被成功地应用到目标跟踪领域,并取得了较为稳健的跟踪结果。
基于此思想,提出一种基于定位-分类-匹配模型的目标跟踪方法。
首先,在定位模型中,利用前一帧的位置信息预测当前帧中的候选目标区域。
然后,采用已训练的深度特征对候选区域进行类间筛选,选出N个次优目标区域。
最后,利用常规颜色特征对次优目标区域进行类内寻优匹配,从而确定最终的跟踪目标。
与此同时,分别对定位、分类中的网络进行更新,并对建立的匹配模型进行在线实时更新,使得其对目标的描述愈加准确。
在OTB50和OTB100标准数据库上进行实验测试,结果表明,提出的跟踪方法在快速运动、相似物体干扰、复杂背景等条件下具有较好的跟踪稳健性。
本软件ID:15424062
近年来卷积神经网络框架被成功地应用到目标跟踪领域,并取得了较为稳健的跟踪结果。
基于此思想,提出一种基于定位-分类-匹配模型的目标跟踪方法。
首先,在定位模型中,利用前一帧的位置信息预测当前帧中的候选目标区域。
然后,采用已训练的深度特征对候选区域进行类间筛选,选出N个次优目标区域。
最后,利用常规颜色特征对次优目标区域进行类内寻优匹配,从而确定最终的跟踪目标。
与此同时,分别对定位、分类中的网络进行更新,并对建立的匹配模型进行在线实时更新,使得其对目标的描述愈加准确。
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