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一种基于卷积神经网络的自适应特征选择目标跟踪方法

摘要

一种面向卷积神经网络的自适应特征选择视频目标跟踪方法,包括以下步骤:1)多层CNN特征提取;2)训练相关滤波器;3)特征选择;4)目标跟踪过程如下:利用conv3‑2,conv3‑4,conv3‑8,conv3‑12,conv3‑16五层的卷积特征作为目标特征观测,经过特征选择之后分别训练五个相关滤波器wk,k∈[1,5],然后通过加权投票最终决定目标位置(x*,y*),权重参数wk根据学习率ρ在线更新。本发明显著降低特征维度,并在不损失特征判别能力的情况下降低运算量。

著录项

  • 公开/公告号CN108288282A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-07-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN201711434884.1

  • 申请日2017-12-26

  • 分类号G06T7/246(20170101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司;

  • 代理人王利强

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

  • 入库时间 2023-06-19 05:55:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-08-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/246 申请日:20171226

    实质审查的生效

  • 2018-07-17

    公开

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