选择性搜索和多深度学习模型融合的目标跟踪

钟必能; 潘胜男

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选择性搜索和多深度学习模型融合的目标跟踪

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提出一种基于深度学习的多模型(卷积神经网络和卷积深信度网络)融合目标跟踪算法.该算法在提取候选粒子方面,使用选择性搜索和粒子滤波的方法.CVPR2013跟踪评价指标(50个视频序列、30个跟踪算法)验证了:该算法在跟踪中能有效地缓解目标物体由于遮挡、光照变化和尺度变化等因素造成的跟踪丢失情况的发生.

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来源
《华侨大学学报：自然科学版》 |2016年第2期|207-212|共6页
作者
钟必能; 潘胜男;
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作者单位

华侨大学计算机科学与技术学院;

华侨大学计算机视觉与模式识别重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
目标跟踪; 深度学习; 多模型融合; 选择性搜索; 评价指标;

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