文档名：基于改进CNN算法的视觉图像目标跟踪研究
摘要：为减小视觉图像目标跟踪的执行时间和提高跟踪轨迹的准确性,提出一种基于改进卷积神经网络算法的视觉图像目标跟踪方法.为获得较短的目标跟踪执行时间和较好的目标跟踪轨迹,用视频图像处理技术提取视觉图像的前景,利用改进卷积神经网络算法提取视觉图像的特征,采用MeanShift目标跟踪算法在视觉图像特征的基础上跟踪视觉图像目标,通过卡尔曼滤波进一步优化MeanShift目标跟踪算法的跟踪结果,实现视觉图像目标的跟踪.实验结果表明,所提方法的执行时间短、跟踪准确度高.
作者：骆焦煌 宋长龙Author：LUOJiaohuang SONGChanglong
作者单位：闽南理工学院信息管理学院,福建泉州362000
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(1)
分类号：TP273
关键词：卷积神经网络 视觉图像 目标跟踪 卡尔曼滤波
机标分类号：TP391.41TN911.73U491.14
在线出版日期：2023年4月6日
基金项目：基于改进CNN算法的视觉图像目标跟踪研究[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(1)骆焦煌 宋长龙为减小视觉图像目标跟踪的执行时间和提高跟踪轨迹的准确性,提出一种基于改进卷积神经网络算法的视觉图像目标跟踪方法.为获得较短的目标跟踪执行时间和较好的目标跟踪轨迹,用视频图像处理技术提取视觉图像的前景,利用改...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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