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本发明公开了一种基于卷积特征和手工特征整合的视觉跟踪方法,其方法为通过VGG19提取目标图像的深度特征,并采用conv3‑4图层、conv4‑4图层和conv5‑4图层分别作为目标图像的三层卷积特征;获取HOG特征、CN特征和灰度特征,并融合成一层手工特征;获取三层卷积特征的傅里叶变换结果、一层手工特征的傅里叶变换结果,基于相关滤波算法计算得到目标图像的目标估计位置,完成视觉跟踪;通过间隔参数选取当前视觉图像中的部分图像帧,将选取的部分图像帧作为新的目标图像,开始更新视觉跟踪。本发明提升了视觉跟
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113222060 A
(43)申请公布日 2021.08.06
(21)申请号 202110597556.3
(22)申请日 2021.05.31
(71)申请人 四川轻化工大学
地址
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