迁移学习融合双HOG特征的目标跟踪

黄戌霞; 林淑彬

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迁移学习融合双HOG特征的目标跟踪

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目标跟踪是计算机视觉的关键技术之一,应用于模式识别、自动控制等领域.深度学习的跟踪算法具有良好的性能,但在快速运动情况下,低层HOG特征易受影响,跟踪性能较弱.提出一种结合线下训练深度特征的鲁棒跟踪方法.通过线下训练VGG模型,线上构造双HOG特征并进行最优选择,将线下训练提取的特征迁移到线上,与最优HOG特征响应融合.首先,线下逐层训练VGG网络,卷积层负责提取卷积特征.然后,在线提取当前帧目标区域的HOG特征,并分解为HOG1和HOG2,对其进行滤波处理,选择最优特征.最后,融合卷积特征响应和HOG最优特征响应得到特征响应图,预测目标的新位置.在OTB-2013、OTB-2015基准数据集上与其他6个算法对比.结果表明,该方法在处理快速运动、背景混乱、形变等跟踪方面具有良好的性能.

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来源
《南京师范大学学报（工程技术版）》 |2022年第4期|29-35|共7页
作者
黄戌霞; 林淑彬;
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作者单位

宁德职业技术学院信息技术与工程学院;

闽南师范大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
计算机视觉; 目标跟踪; VGG网络; HOG特征; 迁移学习;

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