Institutional Repository of Coll Comp & Commun
改进的Siamese自适应网络和多特征融合跟踪算法 | |
李睿; 连继荣 | |
2021 | |
发表期刊 | 计算机科学与探索 |
ISSN | 1673-9418 |
卷号 | 16期号:11页码:1-11 |
摘要 | 针对当前目标跟踪领域中跟踪精确度和跟踪速度难以平衡的问题。例如基于相关滤波实现的跟踪器能够以很高的速度运行, 但跟踪准确性极低;基于深度学习实现的跟踪器能够实现较高的跟踪准确性,但跟踪速度较低。在此基础上, 提出一种改进的Siamese自适应网络和多特征融合目标跟踪算法。首先在Siamese网络每个分支上同时构建AlexNet网络和改进的ResNet网络, 用于特征提取。其次通过端到端的方式同时进行训练, 将跟踪问题分解为分类每个位置标签和回归边界框子问题。最后对浅层特征和深层特征进行自适应选择以及基于多特征融合进行目标识别和定位。将提出的算法与现有的一些跟踪器在目标跟踪标准数据集上进行测试。实验结果表明, 提出的算法能够在确保跟踪速度的同时实现较高的跟踪精确度和成功率。同时, 在光照变化、形变、背景杂波等复杂情况下, 算法具有较强的鲁棒性。 |
关键词 | 目标跟踪 Siamese网络 特征融合 尺度自适应 ResNet网络 |
URL | 查看原文 |
收录类别 | 北大核心 ; CSCD |
语种 | 中文 |
资助项目 | 国家自然科学基金(61761028);甘肃省重点研发计划-工业类(18YF1GA060)~~ |
中图分类号 | TP391.41 |
来源库 | 计算机科学与探索 |
引用统计 | |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/149921 |
专题 | 计算机与通信学院 |
通讯作者 | 连继荣 |
作者单位 | 兰州理工大学计算机与通信学院 |
第一作者单位 | 计算机与通信学院 |
通讯作者单位 | 计算机与通信学院 |
第一作者的第一单位 | 计算机与通信学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 李睿,连继荣. 改进的Siamese自适应网络和多特征融合跟踪算法[J]. 计算机科学与探索,2021,16(11):1-11. |
APA | 李睿,&连继荣.(2021).改进的Siamese自适应网络和多特征融合跟踪算法.计算机科学与探索,16(11),1-11. |
MLA | 李睿,et al."改进的Siamese自适应网络和多特征融合跟踪算法".计算机科学与探索 16.11(2021):1-11. |
条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
改进的Siamese自适应网络和多特征融(951KB) | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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