专利名称：基于卷积神经网络回归模型的视觉跟踪方法、装置专利类型：发明专利
发明人：徐常胜,张天柱,高君宇申请号：CN201710595279.6申请日：20170720公开号：CN107527355A公开日：20171229
摘要：本发明涉及计算机视觉领域，提出了一种基于卷积神经网络回归模型的视觉跟踪方法、装置，旨在解决目标跟踪过程被分成部件匹配、目标定位两个独立的步骤，不能做到直接从部件推断目标的位置的问题，该方法包括：S1，在视觉跟踪的初始帧，根据给定的待跟踪目标进行图像块的采样，并划分为多个部件；S2，利用随机梯度下降法对预先构建的基于卷积神经网络回归模型进行训练；S3，在视觉跟踪的后续各帧中，基于所述待跟踪目标在上一帧中出现的位置构造搜索区域，通过所述训练好的基于卷积神经网络回归模型得到当前帧中所述待跟踪目标的位置。本发明将部件与目标定位进行了充分结合，具有较好的鲁棒性。
申请人：中国科学院自动化研究所
地址：100080 北京市海淀区中关村东路95号
国籍：CN
代理机构：北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙)
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