[发明专利]一种基于一致性预测器模型的视觉跟踪方法在审
| 申请号： | 201810270188.X | 申请日： | 2018-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN108460790A | 公开（公告）日： | 2018-08-28 |
| 发明（设计）人： | 高琳 | 申请（专利权）人： | 西南科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 夏艳 |
| 地址： | 621010 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于一致性预测器模型的视觉跟踪方法，所述方法包括：首先构建一个双路输入卷积神经网络模型，同步提取视频帧采样区域和目标模板的高层特征，利用逻辑回归方法区分目标与背景区域；然后将卷积神经网络嵌入到一致性预测器框架中，利用算法随机性检验来评估分类结果的可靠性，在指定风险水平下，以域的形式输出具有可信度指标的分类结果；最后选择高可信度区域作为候选目标区域，通过优化时空域全局能量函数获得目标轨迹。本发明能够适应目标遮挡、外观变化以及背景干扰等复杂情况，比当前多种流行跟踪算法具有更强的鲁棒性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 预测器 卷积神经网络 分类结果 视觉跟踪 候选目标区域 数据处理技术 随机性检验 背景干扰 背景区域 采样区域 风险水平 高层特征 高可信度 跟踪算法 函数获得 逻辑回归 目标轨迹 目标模板 全局能量 适应目标 双路输入 同步提取 外观变化 形式输出 可信度 鲁棒性 时空域 视频帧 构建 算法 遮挡 嵌入 评估 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于一致性预测器模型的视觉跟踪方法，其特征在于，所述基于一致性预测器模型的视觉跟踪方法包括：首先构建一个双路输入卷积神经网络模型，同步提取视频帧采样区域和目标模板的高层特征，利用逻辑回归方法区分目标与背景区域；然后将卷积神经网络嵌入到一致性预测器框架中，利用算法随机性检验来评估分类结果的可靠性，在指定风险水平下，以域的形式输出具有可信度指标的分类结果；最后选择高可信度区域作为候选目标区域，通过优化时空域全局能量函数获得目标轨迹。
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