[发明专利]结合特征点匹配及深度神经网络检测的目标运动跟踪方法在审
| 申请号： | 201410767363.8 | 申请日： | 2015-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN105894008A | 公开（公告）日： | 2016-08-24 |
| 发明（设计）人： | 陈姝 | 申请（专利权）人： | 广西卡斯特动漫有限公司;陈姝 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 广西壮族自治区*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合特征点匹配及深度神经网络检测的目标运动跟踪方法。首先利用深度神经网络通过样本学习目标的视觉先验，然后跟踪在贝叶斯推理框架下进行，在跟踪过程中将目标视觉先验用作目标的外观表示，跟踪结果由粒子滤波顺序得到。为了防止跟踪漂移，通过特征点匹配建立系统的状态模型，并且将目标分解成子目标进行相似度量提高算法抗局部遮挡能力。本发明可以精确跟踪视频中的运动目标，能够广泛应用于人机交互、互动娱乐、智能监控、医疗诊断等领域。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 特征 匹配 深度 神经网络 检测 目标 运动 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
一种结合特征点匹配及深度神经网络检测的目标运动跟踪方法。其特征在于包括以下步骤：a)在VOC2010及Caltech101数据集进行栈式自编码神经网络训练得到目标的视觉先验。b)提取的SIFT匹配点对并上建立目标函数，优化该目标函数得运动目标上下两帧间的运动模型。c)在以上两步的基础上，利用粒子滤波进行运动目标跟踪。
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