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公开(公告)号：CN113129337A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110400856.8
申请日：2021-04-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明适用于计算机视觉跟踪领域，提供了背景感知跟踪方法、计算机可读存储介质及计算机设备，包括：构建背景感知模型，从背景感知模型中提取真实样本用于训练滤波器，所述真实样本指从测试视频中实时提取的目标信息和背景信息；从测试视频之外的视频数据集中以参考目标为条件来搜索目标对象，挖掘包括与目标相关度高于预设阈值的图像作为困难样本，重新根据所述困难样本训练并更新滤波器；通过更新后的滤波器更新DCFNet框架的输出，实现对目标的在线跟踪。解决了由傅里叶频域卷积带来的边界效应问题，增强了跟踪的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113129337B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110400856.8
申请日：2021-04-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明适用于计算机视觉跟踪领域，提供了背景感知跟踪方法、计算机可读存储介质及计算机设备，包括：构建背景感知模型，从背景感知模型中提取真实样本用于训练滤波器，所述真实样本指从测试视频中实时提取的目标信息和背景信息；从测试视频之外的视频数据集中以参考目标为条件来搜索目标对象，挖掘包括与目标相关度高于预设阈值的图像作为困难样本，重新根据所述困难样本训练并更新滤波器；通过更新后的滤波器更新DCFNet框架的输出，实现对目标的在线跟踪。解决了由傅里叶频域卷积带来的边界效应问题，增强了跟踪的鲁棒性。
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