[发明专利]一种支持循环神经网络对抗学习的目标跟踪方法有效
| 申请号： | 201910179822.3 | 申请日： | 2019-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN109872346B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 韩光;杜花;高燕 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种支持循环神经网络对抗学习的目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤1，构建目标跟踪生成对抗网络OTGAN模型；步骤2，预训练生成器，使其具有初步预测视频帧跟踪结果的能力；步骤3，预训练判别器，使其具有初步判别视频中运动目标运动轨迹真假的能力；步骤4，对抗训练目标跟踪生成对抗网络OTGAN。本发明将生成对抗网络和长短期记忆网络LSTM融合，形成了基于对抗训练的目标跟踪循环神经网络，将视频帧全局特征向量作为生成对抗网络的输入之一，而不是传统中将随机变量作为输入，从而学习到视频帧中目标信息，并学习从历史及当前视频帧信息到目标位置的映射关系，提升整体跟踪准确率；同时利用目标运动轨迹进行监督训练，能够极大地提升目标跟踪的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 支持 循环 神经网络 对抗 学习 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
1.一种支持循环神经网络对抗学习的目标跟踪方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1，构建目标跟踪生成对抗网络OTGAN模型；步骤2，预训练生成器，使其具有初步预测视频帧跟踪结果的能力；步骤3，预训练判别器，使其具有初步判别视频中运动目标运动轨迹真假的能力；步骤4，对抗训练目标跟踪生成对抗网络OTGAN。
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