[发明专利]基于生成式对抗网络的目标跟踪算法在审
| 申请号： | 201910376753.5 | 申请日： | 2019-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN110232702A | 公开（公告）日： | 2019-09-13 |
| 发明（设计）人： | 王娟;柯聪;刘金亮;石豪;邓彬;蔡霖康;刘敏;王晓光;曾春艳;朱莉;孔祥斌 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246 |
| 代理公司： | 北京科家知识产权代理事务所(普通合伙) 11427 | 代理人： | 陈娟 |
| 地址： | 430068*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的目标跟踪算法，应用于捕捉视频中需要提取的目标图像，包括对视频中的目标进行选择确定；根据特征值来进行搭建目标的具体模型；通过离线训练来进一步加强特征值的精度；利用最佳参数值确定目标模型达到要求后，在视频中进行目标搜索，并且使用粒子滤波方法来进行目标的更新。本发明在进行目标跟踪算法时，通过生成式对抗网络中的生成器直接生成样本，并由判别器生成一个概率值来判别样本是概率值还是训练值，在运动目标跟踪过程中使用粒子滤波框架提高跟踪的准确性，最后通过离线训练，得到生成式对抗网络的最佳参数值，并与目标跟踪算法结合实现图形的输出。 | ||
| 搜索关键词： | 目标跟踪算法 生成式 对抗 离线训练 粒子滤波 视频 网络 样本 运动目标跟踪 参数值确定 目标模型 目标搜索 目标图像 判别器 生成器 概率 捕捉 输出 跟踪 更新 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成式对抗网络的目标跟踪算法，应用于捕捉视频中需要提取的目标图像，其特征在于，所述基于生成式对抗网络的目标跟踪算法包括：S1：目标的初始化阶段，对视频中的目标进行选择确定；S2：通过算法提取目标的特征值，根据特征值来进行搭建目标的具体模型；S3：应用步骤S2中的目标的具体模型通过离线训练来进一步加强特征值的精度，得到生成式对抗网络的最佳参数值；S4：应用步骤S3中的最佳参数值确定目标模型达到要求后，在视频中进行目标搜索，并且使用粒子滤波方法来进行目标的更新。
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