Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| 基于信息熵的级联Siamese网络目标跟踪 | |
| 赵钦炎1; 李宗民1; 刘玉杰1; 李华2 | |
| 2020 | |
| 发表期刊 | 计算机科学
 |
| ISSN | 1002-137X |
| 卷号 | 47.0期号:009页码:157 |
| 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。 |
| 关键词 | 目标跟踪 信息熵 神经网络 尺度估计 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37870 |
| 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.中国石油大学 2.中国科学院计算技术研究所 |
| 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. |
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