本文關(guān)鍵詞： 機(jī)器視覺 目標(biāo)跟蹤 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 一致性預(yù)測器 時(shí)空域能量函數(shù)　出處：《光學(xué)學(xué)報(bào)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對視頻序列的穩(wěn)健性目標(biāo)跟蹤問題,提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)與一致性預(yù)測器(CP)的視覺跟蹤算法。該算法通過構(gòu)建一個(gè)雙路輸入CNN模型,同步提取幀采樣區(qū)域和目標(biāo)模板的高層特征,利用邏輯回歸方法區(qū)分目標(biāo)與背景區(qū)域;將CNN嵌入至CP框架,利用算法隨機(jī)性檢驗(yàn)評估分類結(jié)果的可靠性,在指定風(fēng)險(xiǎn)水平下,以域的形式輸出分類結(jié)果;選擇高可信度區(qū)域作為候選目標(biāo)區(qū)域,優(yōu)化時(shí)空域全局能量函數(shù)獲得目標(biāo)軌跡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠適應(yīng)目標(biāo)遮擋、外觀變化以及背景干擾等復(fù)雜情況,與當(dāng)前多種跟蹤算法相比具有更強(qiáng)的穩(wěn)健性和準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Aiming at the problem of robust target tracking in video sequences, a visual tracking algorithm based on convolution neural network (CNN) and consistency predictor (CPN) is proposed, which constructs a dual input CNN model. The high-level features of frame sampling region and target template are extracted synchronously, the object and background regions are distinguished by logical regression method, the CNN is embedded into the CP framework, and the reliability of the classification results is evaluated by randomness test of the algorithm, and the reliability of the classification results is evaluated under the specified risk level. The classification results are outputted in the form of domain, the high credibility region is selected as candidate target region, and the global energy function in time and space domain is optimized to obtain the trajectory of the target. The experimental results show that the algorithm can adapt to the occlusion of the target. The appearance change and background interference are more robust and accurate than other tracking algorithms.
【作者單位】： 西南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(91338107,91438119,91438120) 教育部博士點(diǎn)基金(20130181110095)
【分類號(hào)】：TP183;TP391.41

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本文編號(hào)：1552212