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发明公开
基于样本扩充和深度分类网络的运动目标跟踪方法有权

公开(公告)号：CN109345559A

公开(公告)日：2019-02-15

申请号：CN201811005680.0

申请日：2018-08-30

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 田小林 , 荀亮 , 李芳 , 李帅 , 焦李成

IPC: G06T7/20 , G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于样本扩充和深度分类网络的运动目标跟踪方法。本发明实现的步骤如下：(1)搭建深度分类网络模型；(2)生成正样本集；(3)生成负样本集；(4)训练深度分类网络模型；(5)提取目标特征网络模型；(6)预测下一帧图像的目标位置；(7)判断当前帧图像是否为待跟踪视频序列的最后一帧视频图像，若是，则执行步骤(8)，否则，执行步骤(6)；(8)结束对运动待跟踪目标的跟踪。本发明使用扩充的样本集训练深度分类网络，利用特征响应值确定待跟踪目标的位置，解决了当目标发生外观形变、遮挡时导致跟踪不准确的问题。

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