IPNet:帧间预测校验的多域卷积神经网络目标跟踪算法

巩欣飞; 杨大伟; 毛琳

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IPNet:帧间预测校验的多域卷积神经网络目标跟踪算法

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针对现有卷积神经网络分类预测MDNet算法在线更新机制容易将错误样本引入网络模型,导致跟踪算法失效的问题,提出一种基于帧间预测校验的MDNet目标跟踪改进算法IPNet。该算法运用视频压缩领域的帧间预测方法和聚类算法,在前一帧目标跟踪位置的基础上,计算前后连续两帧中目标的相似度,估计出目标下一帧可能出现的候选区域,实现目标位置预测,达到校验跟踪结果的目的。IPNet算法能有效减少更新样本导致的跟踪失效问题,改善了在目标旋转、快速运动以及背景混杂等情况下的跟踪效果,提升了算法的跟踪性能。

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来源
《大连民族大学学报》 |2019年第3期|P.214-219|共6页
作者
巩欣飞; 杨大伟; 毛琳;
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作者单位

[1]大连民族大学机电工程学院;

辽宁大连116605;

[1]大连民族大学机电工程学院;

辽宁大连116605;

[1]大连民族大学机电工程学院;

辽宁大连116605;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类 TP391.41;
关键词
目标跟踪; 多域卷积网络; 帧间预测; 聚类算法;

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