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基于跨模式特征深度学习的RGB-D视频目标跟踪

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视频目标跟踪技术是计算机视觉领域具有挑战性的研究热点之一,本文提出了一种基于跨模式特征深度学习的RGB-D视频目标跟踪算法.首先,构建跨模式稀疏去噪自编码器深度学习网络,提取RGB-D视频数据中样本的跨模式特征.然后,将样本的跨模式特征输入到逻辑回归分类器中,得到分类器的置信分数作为粒子滤波算法的观测似然模型,同时,构建合理的状态转移模型.最后,通过粒子滤波算法来实现RGB-D视频数据中的目标跟踪.实验结果表明,本文提出的视频目标跟踪算法对遮挡、旋转、光照变化等具有较强的鲁棒性,能够稳定的跟踪目标,具有较高的成功率.

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来源
《第十七届中国虚拟现实大会暨虚拟现实与可视化国际会议（ChinaVRICVRV2017）》||1-5|共5页
会议地点郑州
作者
JIANG Ming-Xin; 姜明新; PAN Zhi-Geng; 潘志庚; Xin Chen; 陈新;
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作者单位

中国计算机学会;

中国系统仿真学会;

中国图象图形学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类
关键词
RGB-D视频; 目标跟踪; 稀疏去噪自编码器; 深度学习; 跨模式特征;

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