基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤研究.pdf

1、隨著信息時(shí)代的來臨，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)，在眾多領(lǐng)域內(nèi)具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。盡管已經(jīng)提出眾多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法，但是在實(shí)際跟蹤過程中還是面臨著許多困難，比如光照變化、遮擋、運(yùn)動(dòng)模糊、尺度變化、自身的變化等問題。因此，目標(biāo)跟蹤技術(shù)的發(fā)展仍然富有挑戰(zhàn)性。深度學(xué)習(xí)理論和方法的出現(xiàn)為目標(biāo)跟蹤的研究提供了新的機(jī)遇，也是本文開展運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究的主要理論框架。本文的主要內(nèi)容如下：
　　(1)研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)

2、。從目標(biāo)跟蹤的表示方法入手，了解目標(biāo)跟蹤的分類的基本知識(shí)和傳統(tǒng)特征提取方法。
　　(2)研究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論。首先，在分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、訓(xùn)練過程。其次，介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取的過程，對(duì)比傳統(tǒng)特征提取和BP特征提取方法，效果明顯優(yōu)于這兩種特征提取方法。
　　(3)提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤改進(jìn)算法。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法是一種集深度特征提取、粒子濾波