TY - A2的刘,恒盟——太阳,习近平PY - 2021 DA - 2021/01/25 TI -改进的分层卷积功能强劲的视觉物体跟踪SP - 6690237六世- 2021 AB -目标和背景将长期跟踪过程中不断变化,这为准确的预测目标带来了巨大挑战。相关滤波算法基于手动功能难以满足实际需求由于其有限的特征表征能力。因此,为了提高跟踪性能和鲁棒性,提出一种改进的层次卷积特性模型为视觉物体跟踪相关过滤框架。首先,目标函数是由套索回归建模设计,和稀疏,时间序列低秩过滤器是学会增加模型的可解释性。第二,最后一层的特点,第二个池卷积神经网络提取层意识到目标位置预测从粗到细的。此外,使用过滤器从第一帧和当前帧计算响应地图,分别获得的目标位置找到响应的最大响应值映射。更新过滤器模型只有当这两个最大响应满足阈值条件。追踪评估提出的仿真分析tc - 128 / OTB2015基准包括100多个视频序列。大量实验证明该跟踪器实现竞争性能先进的追踪器。精确率和重叠的距离算法的成功率OTB2015是0.829和0.695,分别。 The proposed algorithm effectively solves the long-term object tracking problem in complex scenes. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6690237 DO - 10.1155/2021/6690237 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -