自适应特征融合的核相关滤波跟踪算法 被引量：40

1

作者 熊昌镇 赵璐璐 郭芬红 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1068-1074,共7页

为解决单一特征目标跟踪算法因光照变化、目标遮挡导致的跟踪失败问题,提出一种自适应加权融合颜色属性特征和方向梯度直方图特征的核相关滤波目标跟踪算法.首先根据目标颜色属性特征和方向梯度直方图特征,采用核相关滤波方法获得2种特... 为解决单一特征目标跟踪算法因光照变化、目标遮挡导致的跟踪失败问题,提出一种自适应加权融合颜色属性特征和方向梯度直方图特征的核相关滤波目标跟踪算法.首先根据目标颜色属性特征和方向梯度直方图特征,采用核相关滤波方法获得2种特征下目标的预测位置;然后分别计算2个目标位置的核相关滤波响应值,据此响应值大小按比例分配目标位置权重,获得目标的最终预测位置,提高了目标定位的精度;最后采用相邻2帧图像的平均差来分析图像的变化率,按变化率分段调整分类器的学习速率,解决目标遮挡导致的跟踪失败问题.在9组标准测试视频集下验证文中算法,并与3种核相关滤波跟踪算法进行比较的结果表明,与其中最优算法相比,该算法跟踪目标的平均中心位置误差减少16.78个像素,平均距离精度提高11.01%,平均重叠精度提高14.87%;在目标严重遮挡情况下,该算法依然能够稳定地跟踪目标. 展开更多

关键词 目标跟踪 核相关滤波 目标遮挡 特征融合

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一种基于混沌映射的数字图像加密新算法 被引量：17

2

作者 熊昌镇 邹建成 齐东旭 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第A02期29-33,共5页

很多基于混沌的映射数字图像加密算法都采用了量化策略,而量化后,其映射能否保持混沌的性质仍是一个未知数。在有限精度下,其映射会产生循环或收敛于不动点,与理想的密度函数分布背道而弛;提出了一种新的基于混沌映射的加密算法,该算法... 很多基于混沌的映射数字图像加密算法都采用了量化策略,而量化后,其映射能否保持混沌的性质仍是一个未知数。在有限精度下,其映射会产生循环或收敛于不动点,与理想的密度函数分布背道而弛;提出了一种新的基于混沌映射的加密算法,该算法不需要对轨道分布具有先验知识,所以可以选用任何一个混沌模型,这极大地扩展了算法的密码空间、大大减少了混沌映射迭代次数并能很好地利用混沌的特性;同时还引入了广义面包师分割的思想,进一步提高密钥的空间、增强算法的安全。对所提出的算法进行了安全分析,实验结果表明:该算法具有对密钥敏感、密钥空间大、加密后像素分布均匀等特点,可有效地保障加密图像的安全。 展开更多

关键词 混沌映射 排列 图像加密

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量化水印算法分析 被引量：9

3

作者 许君一 熊昌镇 +1 位作者 齐东旭 黄继武 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期15-27,共13页

对量化水印算法稳健性与抗攻击能力问题,给出了公有水印算法稳健性充分必要条件和抗攻击能量上限,弥补了抗攻击能力评估上没有精确界限的缺陷。分析了载体系数的改变幅度及固定保真度优化中附加模板的取值范围,部分解决了保真度优化中... 对量化水印算法稳健性与抗攻击能力问题,给出了公有水印算法稳健性充分必要条件和抗攻击能量上限,弥补了抗攻击能力评估上没有精确界限的缺陷。分析了载体系数的改变幅度及固定保真度优化中附加模板的取值范围,部分解决了保真度优化中出现的保护水印问题。指出了量化信息编码与一般变量信息承载之间的区别,明确了在信息容量计算中的差别原因。构造了优化视觉效果的嵌入方法和与其等价的其它10个嵌入方法。在同等的载体改变范围内,提出了比基于mod运算的水印嵌入方法抗攻击能力高一倍的量化水印算法,弥补了基于mod运算的水印嵌入方法的抗攻击能力比较低的缺陷。构造了嵌入灰度值的水印算法,避免了量化嵌入算法中把灰度值转换为二进制嵌入后所带来的缺陷。实验验证了此算法及理论分析结果。 展开更多

关键词 数字水印 稳健性 量化 灰度值 同余运算

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结合主体检测的图像检索方法 被引量：17

4

作者 熊昌镇 单艳梅 郭芬红 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期792-798,共7页

为解决图像背景复杂造成图像检索效果差的问题,提出了一种结合主体检测的图像检索方法。该方法首先训练用于目标检测的深度卷积神经网络模型,利用训练好的模型检测查询图像中的物体类别、类别概率和其所在区域坐标及特征。根据物体的类... 为解决图像背景复杂造成图像检索效果差的问题,提出了一种结合主体检测的图像检索方法。该方法首先训练用于目标检测的深度卷积神经网络模型,利用训练好的模型检测查询图像中的物体类别、类别概率和其所在区域坐标及特征。根据物体的类别概率和其所在区域的坐标判断图像主体后,在数据库中查找和主体类别相同的图像。计算查询图像与检索的同类别图像之间区域特征的余弦距离,结合类别概率对所有检索图像进行打分排序,返回分值最高的前10幅图像作为检索结果。最后在VCO2007数据集和自己收集的书页数据集上进行算法验证。实验结果表明,在随机选取的1 000幅测试图片检索结果的全正确率为96.5%,比现有方法提升了6.6个百分点。本文方法可有效排除图像背景的干扰,得到更加准确的检索结果和定位精度。 展开更多

关键词 深度学习 特征提取 图像检索 余弦距离

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数字图象抽样技术的置乱效果及分析 被引量：14

5

作者 熊昌镇 邹建成 《北方工业大学学报》 2002年第3期5-12,共8页

本文描述了数字图象抽样的概念、周期 ,证明了数字图象抽样技术具有周期性 ,给出了一些常用抽样的周期 ,把抽样技术用于数字图象置乱 ,增强信息隐藏的不可感知性 .

关键词 数字图象 置乱 抽样 周期

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基于面包师变换的数字图象加密 被引量：9

6

作者 邹建成 齐东旭 熊昌镇 《北方工业大学学报》 2003年第1期6-10,16,共6页

面包师变换是动力系统中一个非常经典的变换 [1] .为了对图象进行加密 ,MasakiMiyamoto等 [2 ] 把面包师变换推广到截断面包师变换情形 ,并给出了基于位置的图象加密方法 .本文则给出了基于位置和色彩的图象加密方法 。

关键词 数字图象 混沌 面包师变换 Bernoulli推移 图像加密 动力系统

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K进制面包师变换及其在数字图像加密中的应用 被引量：8

7

作者 熊昌镇 邹建成 《北方工业大学学报》 2004年第1期6-11,共6页

为了对数字图像进行加密 ,MasakiMiyam等把经典面包师变换推广到截断面包师变换情形 ;邹建成等给出了三进制下的截断面包师变换的数字图像信息加密方法 .本文对这些方法进行了推广 ,给出了K进制面包师变换的定义 ,并讨论了其在数字图像... 为了对数字图像进行加密 ,MasakiMiyam等把经典面包师变换推广到截断面包师变换情形 ;邹建成等给出了三进制下的截断面包师变换的数字图像信息加密方法 .本文对这些方法进行了推广 ,给出了K进制面包师变换的定义 ,并讨论了其在数字图像加密中的应用 .特别是 ,对基于面包师变换的数字图像加密算法的鲁棒性进行了分析 .实验结果表明 ,这种加密方法能在一定程度上抵抗一些通常的图像攻击 ,如裁减。 展开更多

关键词 K进制面包师变换 数字图像 图像加密 攻击 信息安全

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基于稀疏卷积特征和相关滤波的实时视觉跟踪算法 被引量：9

8

作者 熊昌镇 车满强 王润玲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期2175-2179,2223,共6页

为提高分层卷积相关滤波视觉跟踪算法的实时性能,提出一种稀疏卷积特征的实时目标跟踪算法。首先,在分析不同层卷积特征的基础上,采用等间隔采样的方式提取每个卷积层的稀疏卷积特征;然后,对每个卷积层特征的相关滤波响应值进行加权组合... 为提高分层卷积相关滤波视觉跟踪算法的实时性能,提出一种稀疏卷积特征的实时目标跟踪算法。首先,在分析不同层卷积特征的基础上,采用等间隔采样的方式提取每个卷积层的稀疏卷积特征;然后,对每个卷积层特征的相关滤波响应值进行加权组合,得到目标预测的位置;最后,采用稀疏的模型更新策略进一步提高算法的运行速度。在OTB-2015新增的50组数据上对所提算法进行测试,实验结果表明,该算法的平均距离精度为82.2%,比原分层卷积特征跟踪算法提高了5.25个百分点,对目标姿态以及遮挡等变化具有较好的鲁棒性。该算法的平均跟踪速度为32.6帧/s,是原分层卷积特征跟踪算法的近3倍,能达到实时跟踪的效果。 展开更多

关键词 目标跟踪 卷积神经网络 相关滤波 模型更新 稀疏特征

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一种数据增强和多模型集成的细粒度分类算法 被引量：8

9

作者 蒋杰 熊昌镇 《图学学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期244-250,共7页

针对解决数据缺少和单个卷积网络模型性能的限制造成细粒度分类准确率不高的问题,提出了一种数据增强和多模型集成融合的分类算法。首先通过镜像、旋转、多尺度缩放、高斯噪声、随机剪切和色彩增强6种变换对CompCars数据集进行增强处理... 针对解决数据缺少和单个卷积网络模型性能的限制造成细粒度分类准确率不高的问题,提出了一种数据增强和多模型集成融合的分类算法。首先通过镜像、旋转、多尺度缩放、高斯噪声、随机剪切和色彩增强6种变换对CompCars数据集进行增强处理,然后采用差异化采样数据集的方法训练CaffeNet、VGG16和GoogleNet3种差异化的网络。然后采用多重集成的方法集成多种模型的输出结果。实验中测试网络结构在不同数据增强算法和不同模型集成下的分类结果。模型集成的分类准确率达到94.9%,比最好的单GoogleNet模型的分类精确率提高了9.2个百分点。实验结果表明该算法可以有效地提高分类的准确率。 展开更多

关键词 细粒度分类 数据增强 卷积网络 集成学习

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一种基于边缘高斯混合模型的运动目标检测方法 被引量：6

10

作者 李颖宏 熊昌镇 +1 位作者 尹怡欣 刘亚利 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期72-74,共3页

针对现有方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动物体的问题,结合图像边缘轮廓信息和自适应高斯混合模型提出了一种新的运动目标提取算法,利用图像边缘信息不随光照的变化而发生突变的特性,对图像边缘进行混合高斯建模,学习背景的边... 针对现有方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动物体的问题,结合图像边缘轮廓信息和自适应高斯混合模型提出了一种新的运动目标提取算法,利用图像边缘信息不随光照的变化而发生突变的特性,对图像边缘进行混合高斯建模,学习背景的边缘信息,从而有效地提取运动目标的轮廓信息。与传统方法相比,提出的运动目标检测方法能更好地适应光线的变化,可有效地提高运动目标检测的准确度。 展开更多

关键词 目标检测 高斯混合模型 边缘检测 光照突变

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一种基于轮廓的车辆遮挡检测与分割方法 被引量：7

11

作者 熊昌镇 任建新 李正熙 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期75-77,82,共4页

遮挡是基于图像的运动目标跟踪与识别中经常遇到的问题,也是动态图像处理中比较难以解决的问题之一,尤其是车辆间相互遮挡问题将会影响道路交通检测的准确度,因此必须建立可靠、实用的遮挡消除机制。提出一种基于轮廓的算法来检测和处... 遮挡是基于图像的运动目标跟踪与识别中经常遇到的问题,也是动态图像处理中比较难以解决的问题之一,尤其是车辆间相互遮挡问题将会影响道路交通检测的准确度,因此必须建立可靠、实用的遮挡消除机制。提出一种基于轮廓的算法来检测和处理车辆之间的部分遮挡,首先利用混合高斯模型对图像进行背景建模,从而检测到运动车辆,然后对车辆进行轮廓凸包分析,利用车辆轮廓和轮廓的凸包所围成的区域面积关系来检测是否存在遮挡,对检测到的遮挡车辆,计算最优的遮挡切割线,将遮挡车辆一分为二,从而有效地消除车辆的遮挡。和以往方法相比,这种基于轮廓的方法不需要任何除车辆形状外的先验知识,因此具有更强的适应性。实验结果验证了本方法处理部分遮挡的有效性。 展开更多

关键词 车辆遮挡 运动检测 轮廓分析 凸包

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自然场景图像文字检测研究综述 被引量：8

12

作者 郭芬红 谢立艳 熊昌镇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第A01期173-178,共6页

文字是图像内容的重要表达,随着基于内容的图像检索技术的发展,复杂场景图像下的文字检测技术越来越受关注,针对此类图像对现有的主流算法进行了详细的研究。文字检测算法主要包括候选文本区域提取和文本/非文本分类两大核心步骤。首先... 文字是图像内容的重要表达,随着基于内容的图像检索技术的发展,复杂场景图像下的文字检测技术越来越受关注,针对此类图像对现有的主流算法进行了详细的研究。文字检测算法主要包括候选文本区域提取和文本/非文本分类两大核心步骤。首先,总结了近5年的21种主流算法在公开数据集ICDAR上的文字检测效果,数据显示现有文字检测算法依然存在低召回率的问题,召回率最高为0. 83;其次,对候选文本区域提取和文本/非文本分类两大核心步骤中典型算法的优缺点及存在的问题进行了详细的分析;最后,探讨了文字检测未来的发展趋势,并提出了4种可能的研究方向。 展开更多

关键词 文本检测 场景图像 最大稳定极值区域 关键点检测 深度学习

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多模型集成的弱监督语义分割算法 被引量：6

13

作者 熊昌镇 智慧 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期800-807,共8页

为减小池化操作造成空间信息丢失的影响,提高基于迁移学习的弱监督语义分割算法的性能,提出一种多模型集成的弱监督图像语义分割算法.该算法在迁移学习算法的基础上,利用多尺度图像的高层语义特征和单尺度图像的高中层相结合的卷积特征... 为减小池化操作造成空间信息丢失的影响,提高基于迁移学习的弱监督语义分割算法的性能,提出一种多模型集成的弱监督图像语义分割算法.该算法在迁移学习算法的基础上,利用多尺度图像的高层语义特征和单尺度图像的高中层相结合的卷积特征,分别训练2个差异化的同质型基分割模型,并与原迁移学习训练的分割模型进行加权平均,集成构造最后的分割模型.同时结合预测类别可信度调整语义分割中对应类别像素的可信度,抑制分割图中的假正例区域,提高分割的精度.在VOC2012数据集上进行实验的结果表明,验证集上的平均重叠率为55.3%,测试集上的平均重叠率为56.9%,比原迁移学习算法分别提升6.1%和11.1%,也优于其他以类标为弱监督信息的语义分割算法. 展开更多

关键词 语义分割 弱监督学习 迁移学习 模型集成

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图切技术和卷积网络的交通标志数据集构建方法 被引量：6

14

作者 熊昌镇 王聪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A01期183-186,共4页

为解决自然场景下的交通标志数据获取困难的问题,提出一种基于深度卷积神经网络结合图切技术的交通标志数据自动收集方法。该方法先利用人为收集的少量7大类交通标志数据集训练检测交通标志的卷积神经网络模型,利用该网络模型检测图像... 为解决自然场景下的交通标志数据获取困难的问题,提出一种基于深度卷积神经网络结合图切技术的交通标志数据自动收集方法。该方法先利用人为收集的少量7大类交通标志数据集训练检测交通标志的卷积神经网络模型,利用该网络模型检测图像或视频中的交通标志类别、位置及可信度,保存大于给定阈值的交通标志信息;然后采用图切技术对检测的交通标志进行分割得到精度更高的交通标志区域,将此标志的区域信息和类别作为标定信息。将对应的图片和标定信息按要求生成新的训练数据集和测试数据集,重新微调训练生成新的网络模型。实验结果表明,重新微调训练的网络比初始网络的平均检测精度提升了6.6%。该方法可将车载相机或是行车记录仪等设备获取的图像或是视频中的交通标志自动保存下来生成构建新的交通标志数据集,省去人工标定的过程。 展开更多

关键词 交通标志 深度卷积神经网络 目标检测 图像分割 图像标记

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融合峰旁比和帧差均值自适应模型更新的视觉跟踪 被引量：6

15

作者 熊昌镇 车满强 +1 位作者 王润玲 卢颜 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期215-226,共12页

为了让相关滤波模型更加适应目标外观的变化,提高相关滤波跟踪算法的鲁棒性和实时性,根据相关滤波响应值、帧差均值和目标运动位移之间的关系,提出了一种单层卷积相关滤波实时跟踪模型的自适应学习率调整跟踪方法.该方法首先选取单个卷... 为了让相关滤波模型更加适应目标外观的变化,提高相关滤波跟踪算法的鲁棒性和实时性,根据相关滤波响应值、帧差均值和目标运动位移之间的关系,提出了一种单层卷积相关滤波实时跟踪模型的自适应学习率调整跟踪方法.该方法首先选取单个卷积层卷积特征,减少了卷积特征维度,然后使用单层卷积特征训练相关滤波分类器预测目标位置,用快速尺度预测方法估计跟踪目标的尺度,并采用稀疏的模型更新策略,提高跟踪的速度;最后利用相关滤波预测响应图的峰旁比估计预测位置的可信度,结合图像帧差均值和目标的运动位移量来评估目标的表观变化,并根据目标预测的可信度和表观变化情况自适应调整相关滤波模型更新的学习率,使模型快速学习目标的变化特征,提高了目标跟踪的精度.在OTB100数据集上对算法进行测试,实验结果表明,本文算法的平均距离精度达90.1%,优于实验中对比的9种主流算法,平均成功率值为79.2%,仅次于9种算法中的连续卷积跟踪算法,平均速度为31.8帧/秒,是连续卷积相关滤波算法的近30倍. 展开更多

关键词 目标跟踪 相关滤波 卷积特征 模型更新 峰旁比 帧差均值 学习率

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基于数字孪生的人工智能产业人才培养模式 被引量：2

16

作者 王庞伟 王天任 +2 位作者 刘小明 张名芳 熊昌镇 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第8期192-196,共5页

以人工智能专业为例,进行了实践教学模式改革探索。围绕边缘计算、云平台等人工智能关键技术,将数字化教学理念和数字孪生技术融入实践教学改革,构建了新型产教融合“双闭环”课程体系,设计了融合人工智能多场景应用的“双映射”数字孪... 以人工智能专业为例,进行了实践教学模式改革探索。围绕边缘计算、云平台等人工智能关键技术,将数字化教学理念和数字孪生技术融入实践教学改革,构建了新型产教融合“双闭环”课程体系,设计了融合人工智能多场景应用的“双映射”数字孪生实践教学平台。教学实践结果表明,学生在学习态度、专业认知、实践参与度、课程满意度、学习成绩、竞赛获奖方面均实现有效提高。 展开更多

关键词 新工科 教学改革 数字孪生 产教融合 人工智能

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融合多尺度信息的弱监督语义分割及优化 被引量：5

17

作者 熊昌镇 智慧 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期163-171,共9页

为提高弱监督语义分割算法精度,提出一种融合多尺度特征的分割及优化算法。首先,基于迁移学习算法构建多尺度特征模型,类别预测时引入新分类器,减少因预测目标类信息错误导致分割失败的情况;其次,将多尺度模型与原迁移学习模型进行加权... 为提高弱监督语义分割算法精度,提出一种融合多尺度特征的分割及优化算法。首先,基于迁移学习算法构建多尺度特征模型,类别预测时引入新分类器,减少因预测目标类信息错误导致分割失败的情况;其次,将多尺度模型与原迁移学习模型进行加权集成,增强模型泛化性能;最后,结合预测类可信度调整分割图中相应类像素的可信度,规避假正例分割区域。在VOC2012验证集上的平均交并比为58.8%,测试集上的平均交并比为57.5%,同比原迁移学习模型分别提升12.9%和12.3%,也优于其他以类标作为监督信息的语义分割算法。 展开更多

关键词 深度学习 弱监督学习 模型融合 多尺度特征 模型优化

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一种脆弱的数字水印技术 被引量：2

18

作者 熊昌镇 邹建成 《北方工业大学学报》 2002年第1期8-12,共5页

本文概括地介绍了数字水印技术的概念及原理 ,并利用数字图像置乱技术 。

关键词 数字图像 数字水印 位图 数字图像置乱技术 脆弱水印 网络安全

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稳健的双模型自适应切换实时跟踪算法 被引量：6

19

作者 熊昌镇 车满强 +1 位作者 王润玲 卢颜 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期231-242,共12页

为提升卷积特征目标跟踪算法的实时性和稳健性,利用不同卷积层特征对不同目标表征能力不同的特性,提出双模型自适应切换的实时跟踪方法。该方法对选取的两个卷积层特征使用目标区域和跟踪搜索区域卷积特征的能量均值比来评估卷积特征,... 为提升卷积特征目标跟踪算法的实时性和稳健性,利用不同卷积层特征对不同目标表征能力不同的特性,提出双模型自适应切换的实时跟踪方法。该方法对选取的两个卷积层特征使用目标区域和跟踪搜索区域卷积特征的能量均值比来评估卷积特征,选择能量均值比大于给定阈值的卷积通道特征来训练两个相关滤波分类器,然后利用目标相关滤波响应图的峰旁比自适应切换两个相关滤波分类器来预测目标位置,最后采用稀疏模型更新策略来更新分类器。在标准数据集上进行算法测试,实验结果表明,本文算法平均距离精度为89.3%,接近连续卷积跟踪算法,平均跟踪速度为25.8frams/s,是连续卷积跟踪算法的25倍,整体性能优于实验中的对比跟踪算法。 展开更多

关键词 机器视觉 目标跟踪 卷积神经网络 特征选择 相关滤波 模型切换

原文传递

基于多高斯相关滤波的实时跟踪算法 被引量：6

20

作者 熊昌镇 王润玲 邹建成 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1488-1495,1562,共9页

针对分层卷积特征目标跟踪算法实时性不足和单分类器对目标表观变化适应能力差的问题,提出多高斯相关滤波器融合的实时目标跟踪算法.为了加快跟踪算法,提取VGG-19网络的Pool4和Conv5-3层的多通道卷积特征,通过稀疏采样减少卷积特征通道... 针对分层卷积特征目标跟踪算法实时性不足和单分类器对目标表观变化适应能力差的问题,提出多高斯相关滤波器融合的实时目标跟踪算法.为了加快跟踪算法,提取VGG-19网络的Pool4和Conv5-3层的多通道卷积特征,通过稀疏采样减少卷积特征通道数;为了防止特征减少造成精确度下降,利用不同高斯分布样本训练多个相关滤波器,并对所有分类器预测的目标位置进行自适应加权融合,提高算法对目标姿态变化的鲁棒性;采用稀疏模型更新策略,进一步提高算法速度,使算法具有实时性.在OTB100标准数据集上对算法进行测试,结果表明,该算法的平均距离精度为86.6%,比原分层卷积特征目标跟踪算法提高了3.5%,在目标发生遮挡、形变、相似背景干扰等复杂情况时具有较好的鲁棒性;平均跟踪速度为43.7帧/s,实时性更好. 展开更多

关键词 视觉跟踪 卷积特征 相关滤波 高斯分布 自适应融合

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