基于信息熵的级联Siamese网络目标跟踪
文献类型：期刊论文
| 作者 | 赵钦炎2; 李宗民2; 刘玉杰2; 李华1 |
| 刊名 | 计算机科学
 |
| 出版日期 | 2020 |
| 卷号 | 47.0期号:009页码:157 |
| ISSN号 | 1002-137X |
| 关键词 | 目标跟踪 信息熵 神经网络 尺度估计 |
| 英文摘要 | 目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,针对目前算法对于目标外观变化的鲁棒性较差等问题,提出了一种基于信息熵的级联Siamese网络目标跟踪方法。首先利用孪生神经网络(Siamese network)对第一帧目标模板和当前帧待检测区域提取深度卷积特征,并通过相关性计算响应图;然后根据定义的信息熵和平均峰值系数评价响应图质量,针对质量差的响应图对卷积特征进行模型因子更新;最后利用最终的响应图确定目标位置并计算最佳尺度。在VOT2016,VOT2017数据集上进行实验,结果证明在保证实时运行的基础上所提算法的精度优于其他算法。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37869]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.中国科学院计算技术研究所 2.中国石油大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵钦炎,李宗民,刘玉杰,等. 基于信息熵的级联Siamese网络目标跟踪[J]. 计算机科学,2020,47.0(009):157. |
| APA | 赵钦炎,李宗民,刘玉杰,&李华.(2020).基于信息熵的级联Siamese网络目标跟踪.计算机科学,47.0(009),157. |
| MLA | 赵钦炎,et al."基于信息熵的级联Siamese网络目标跟踪".计算机科学 47.0.009(2020):157. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。