![](/images/graphics-bg.png)
A Narrow Deep Learning Assisted Visual Tracking with Joint Features
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A robust tracking method is proposed for complex visual sequences.
Different from time-consuming offline training in current deep tracking, we design a simple two-layer online learning network which fuses local convolution features and global handcrafted features together to give the robust representation for visual tracking.
The target state estimation is modeled by an adaptive Gaussian mixture.
The motion information is used to direct the distribution of the candidate samples effectively.
And meanwhile, an adaptive scale selection is addressed to avoid bringing extra background information.
A corresponding object template model updating procedure is developed to account for possible occlusion and minor change.
Our tracking method has a light structure and performs favorably against several state-of-the-art methods in tracking challenging scenarios on the recent tracking benchmark data set.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Qian, Xiaoyan& Zhang, Daihao. 2020. A Narrow Deep Learning Assisted Visual Tracking with Joint Features. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201515
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Qian, Xiaoyan& Zhang, Daihao. A Narrow Deep Learning Assisted Visual Tracking with Joint Features. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201515
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Qian, Xiaoyan& Zhang, Daihao. A Narrow Deep Learning Assisted Visual Tracking with Joint Features. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201515
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1201515
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)