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专利(申请)号
颁狈(略).4
主分类号
G06T7/246
公开号
公开日
2021-08-13 00:00:00
发明(设计)人
王军,孟晨晨,邓承志,王员云,章利民,张珮芸,祝文狄,王涵
申请(专利权)人
南昌工程学院
申请日
2021-06-25 00:00:00
状态
有效
摘要
本发明提出一种基于卷积神经网络字典对学习的目标跟踪方法及系统,该方法包括:(略)络模型获得训练样本的深度特征,基于训练样本的深度特征进行字典对模型学习以获得初始字典对;基于训练样本的特征并进行联合字典对模型学习;通过联合字典对中的原子的线性组合表示候选目标图像样本,以实现目标图像定位跟踪。本发明提出的目标跟踪方法,具有很好的鲁棒性与精确度,可以更好地处理目标外观变化,实现目标跟踪。
主权项
1.一种基于卷积神经网络字典对学习的目标跟踪方法,其特征(略)络模型提取得到训练样本的特征,然后根据所述训练样本的特征进行联合字典对模型学习;/苍步骤五:利用进行过联合字典对模型学习的字典对,对所述训练样本进行编码,通过联合字典对中的原子的线性组合表示所述候选目标图像样本,以实现目标图像定位跟踪,其中字典对包括合成字典顿以及分析字典笔。/苍
联系方式
(略)
于女士、李先生
联系(略)
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