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[00251497]基于卷积神经网络的多尺度表达的目标跟踪方法

交易价格： 面议

所属行业： 其他电子信息

类型： 发明专利

技术成熟度： 正在研发

专利所属地：中国

专利号：CN201611201895.0

交易方式： 技术转让技术转让技术入股

联系人：科小易

进入空间

所在地：福建厦门市

服务承诺: 产权明晰; 资料保密
对所交付的所有资料进行保密; 如实描述

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技术详细介绍

本发明属于图像处理技术领域，提供基于卷积神经网络的多尺度表达的目标跟踪方法，包括：多尺度卷积神经网络结构预训练；利用多尺度特征表达构建多示例分类器；改进多示例在线跟踪；多步差模型更新。该算法利用卷积神经网络的自动学习深层特征的能力，可以获取涉及语义信息的深层图像表达，同时利用拉普拉斯金字塔构建图像的多尺度表达，训练多尺度的卷积神经网络结构。结合改进的多示例学习算法，构建在线跟踪器，实现目标的稳定跟踪。

[00251497]基于卷积神经网络的多尺度表达的目标跟踪方法

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