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专利名称：基于相关滤波和度量学习的目标跟踪方法、系统及
存储介质
专利类型：发明专利
发明人：何震宇,康伟,王鸿鹏,赵昕玥,万周诚,黎嘉辉,祝清麟申请号：CN2018114258.1申请日：20181127公开号：CN109697727A公开日：20190430
摘要：本发明提供了一种基于相关滤波和度量学习的目标跟踪方法、系统及存储介质，该目标跟踪方法包括：步骤S1：在跟踪视频的第一帧获取目标的大小和位置；步骤S2：根据得到的目标信息获取目标特征和与目标相似的负样本并训练相关滤波的模板；步骤S3：通过训练得到的模板预测目标的位置，并根据响应图得到此次预测的置信度来判断是否使用度量学习网络来精确定位目标。本发明的有益效果是：本发明针对目标追踪视频的特点，先使用相关滤波模型来对当前帧进行预测，找出和目标相近的候选区域；针对这些候选区域，使用深度网络来判断其与目标的相似度；对目标追踪来说，其是对相关滤波模型的优化，加入了度量学习算法，提出了使用度量学习来优化相关滤波结果的方法；从而能准确、实时地追踪目标。
申请人：哈尔滨工业大学(深圳)
地址：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈工大校区
国籍：CN
代理机构：深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙)
代理人：孙伟
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