[发明专利]一种基于分层卷积的视觉对象跟踪方法在审
| 申请号： | 201711022515.1 | 申请日： | 2017-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN107818575A | 公开（公告）日： | 2018-03-20 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/292 | 分类号： | G06T7/292;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于分层卷积的视觉对象跟踪方法，其主要内容包括分层卷积、相关性滤波器、粗略到精细的翻译估计、区域提案和模型更新，其过程为，先利用卷积层中的分层特征，使用双线性插值将每个特征图调整到更大的固定尺寸，接着将输入特征的循环版本归一化为高斯函数产生的软目标分数，并搜索目标对象响应图上的最大值，然后给定相关响应映射集，分层推断每一层的目标翻译，计算每个提案的置信度分数，保持目标外观的长期记忆，最后通过最小化输出误差来更新最优滤波器。本发明减轻了采样模糊度，减少了跟踪漂移，减少了由于照明变化、遮挡、背景杂交、突然运动以及目标移出视野等原因导致的错误，提高了识别的准确性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 卷积 视觉 对象 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
一种基于分层卷积的视觉对象跟踪方法，其特征在于，主要包括分层卷积(一)；相关性滤波器(二)；粗略到精细的翻译估计(三)；区域提案(四)；模型更新(五)。
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