[发明专利]一种基于卷积特征和手工特征整合的视觉跟踪方法在审
| 申请号： | 202110597556.3 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113222060A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 熊兴中;曾锌;骆忠强;张琳 | 申请（专利权）人： | 四川轻化工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李蕊 |
| 地址： | 643000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积特征和手工特征整合的视觉跟踪方法，其方法为通过VGG19提取目标图像的深度特征，并采用conv3‑4图层、conv4‑4图层和conv5‑4图层分别作为目标图像的三层卷积特征；获取HOG特征、CN特征和灰度特征，并融合成一层手工特征；获取三层卷积特征的傅里叶变换结果、一层手工特征的傅里叶变换结果，基于相关滤波算法计算得到目标图像的目标估计位置，完成视觉跟踪；通过间隔参数选取当前视觉图像中的部分图像帧，将选取的部分图像帧作为新的目标图像，开始更新视觉跟踪。本发明提升了视觉跟踪的精确度和成功率，提升了跟踪器的运行速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 特征 手工 整合 视觉 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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