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  • 钱小燕 ( 副教授 )

    的个人主页 http://faculty.nuaa.edu.cn/qxy/zh_CN/index.htm

  •   副教授   硕士生导师
  • 招生学科专业:
    交通运输工程 -- 【招收硕士研究生】 -- 民航学院
    交通运输 -- 【招收硕士研究生】 -- 民航学院
论文成果 当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 论文成果
An object tracking method using deep learning and adaptive particle filter for night fusion image

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所属单位:民航学院
发表刊物:Proc. Int. Conf. Prog. Inf. Comput., PIC
摘要:In this paper, we propose an online visual tracking algorithm for fused sequences via deep learning and adaptive Particle filter (PF). Our algorithm pretrains a simplified Convolution Neural Network (CNN) to obtain a generic target representation. The outputs from the hidden layers of the network help to form the tracking model for an online PF. During tracking, the moving information guides the distribution of particle samples. The tests illustrate competitive performance compared to the state-of-art tracking algorithms especially when the target or camera moves quickly. © 2017 IEEE.
是否译文:否
发表时间:2017-01-01
合写作者:韩磊,Zhang, Yanlin,丁萌
通讯作者:钱小燕

 

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