柳培忠^1，3，汪鸿翔¹，骆炎民²，杜永兆¹

¹(华侨大学工学院 福建泉州 362021);²(华侨大学计算机科学与技术学院 福建厦门 361021);³(华侨大学现代应用统计与大数据研究中心 福建厦门 361021) (pzliu@hqu.edu.cn)

出版日期: 2018-12-01


基金资助:国家自然科学基金项目(61203242，61605048)；福建省自然科学基金项目(2016J01300，2015J01256)；华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目(1511422004)

Online Convolutional Network Tracking via Spatio-Temporal Context

Liu Peizhong^1，3, Wang Hongxiang¹, Luo Yanmin², Du Yongzhao¹

¹(College of Engineering, Huaqiao University, Quanzhou, Fujian 362021);²(College of Computer Science and Technology, Huaqiao University, Xiamen, Fujian 361021);³(Research Center for Applied Statistics and Big Data, Huaqiao University, Xiamen, Fujian 361021)

Online: 2018-12-01

摘要/Abstract

摘要： 基于卷积神经网络提取抽象特征缺乏时空信息的问题，结合时空上下文模型作为卷积神经网络的各阶滤波器，提出一种在线卷积神经网络的视觉跟踪算法.首先对初始目标进行归一化处理并提取目标置信图，跟踪过程中结合时空信息更新得到时空上下文模型，第1层使用更新后的模型对输入进行卷积，并对卷积结果进行滑动窗口取片，第2层再使用时空模型分别对取片结果进行卷积，提取目标简单抽象特征，然后叠加简单层的卷积结果得到目标的深层次表达，最后结合粒子滤波跟踪框架实现目标跟踪.实验表明:结合时空上下文模型的在线卷积网络结构提取的深度抽象特征，保留相关时空信息，提高复杂背景下的跟踪效率.

参考文献

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