来自 大发捕鱼游戏手机下载 2017-09-19 09:52 的文章

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现有的目标跟踪算法大都是采用传统的特征表达来完成跟踪任务,这类特征通常是通过人们手工设计来实现的,所以比较费时费力,不利于跟踪。鉴于此,本文提出一种基于深度特征的目标跟踪算法。算法中采用了卷积神经网络提取的两层深度特征,用核化岭回归的方法分别学习得到两个滤波模板,最后结合核相关滤波确定当前帧的跟踪结果,算法中还设计了实时更新方案,能更好地适应目标的外观变化。本文采用深度特征描述目标外观,增加了跟踪结果的准确性,并且通过核相关滤波的方法能大大降低计算量,加快了跟踪的速度。实验结果表明,本文算法与现有跟踪算法相比,可以更好地应对光照变化、快速运动、尺度变化、遮挡等挑战因素,跟踪速度也完全能满足实时跟踪任务的需求。卷积神经网络的基本结构总体上分为卷积特征提取部分、全连接部分和输出部分。特征提取部分是卷积神经网络的核心,由卷积、非线性变换和降采样三种操作的周期性交替组成。卷积操作就是通过卷积核来获取特征图,卷积核需要通过训练优化得到。非线性变换就是将卷积阶段得到的特征按照一定的原则进行筛选,提高模型的特征表达能力。我前面讲的这些内容都是我在大发捕鱼游戏手机下载这个上面学习到的,虽然看这个官网的名字好像起的不太正经啊,但是这确实是一个正经的供大家学的网站,希望大家有就会也可以去这个网站学习一些知识。

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