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潘胜男

作品数：2 被引量：7H指数：1
供职机构：华侨大学更多>>
发文基金：福建省高校杰出青年科研人才培育计划项目国家自然科学基金福建省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 2篇目标跟踪
  • 1篇多线索
  • 1篇评价指标
  • 1篇鲁棒

机构

  • 2篇华侨大学

作者

  • 2篇潘胜男
  • 1篇钟必能

传媒

  • 1篇华侨大学学报...

年份

  • 2篇2016
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
选择性搜索和多深度学习模型融合的目标跟踪被引量：7
2016年
提出一种基于深度学习的多模型(卷积神经网络和卷积深信度网络)融合目标跟踪算法.该算法在提取候选粒子方面,使用选择性搜索和粒子滤波的方法.CVPR2013跟踪评价指标(50个视频序列、30个跟踪算法)验证了:该算法在跟踪中能有效地缓解目标物体由于遮挡、光照变化和尺度变化等因素造成的跟踪丢失情况的发生.
钟必能潘胜男
关键词：目标跟踪评价指标
基于深度学习和迁移学习的鲁棒多线索目标跟踪
视觉目标跟踪算法的研究目标是让计算机能够模拟人类的大脑和视觉,自动识别目标物体的轨迹,并对其作出相应的分析和理解。目标跟踪算法的研究不仅能有效促进机器学习和计算机视觉等学科的理论发展;而且在智能人机交互、无人驾驶、智能交...
潘胜男
关键词：目标跟踪
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