【摘 要】
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针对光照变化、目标旋转、背景杂乱等复杂条件下,核相关滤波KCF算法出现目标跟踪漂移或者失败的问题,本文利用卷积神经网络（CNN）对跟踪目标出现光照、旋转、背景杂乱等复杂变化
【机 构】
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湖南软件职业学院软件与信息工程学院,湖南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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湖南省普通高校中青年骨干教师国内访问学者资助项目(湘教通[2017]247号);湘潭市2017年度市级科技指导性计划项目(ZJ20171018,ZJ20171019);湖南省普通高校青年骨干教师培养对象资助项目(湘教办通[2014]186号)
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针对光照变化、目标旋转、背景杂乱等复杂条件下,核相关滤波KCF算法出现目标跟踪漂移或者失败的问题,本文利用卷积神经网络（CNN）对跟踪目标出现光照、旋转、背景杂乱等复杂变化极具鲁棒性的特点,提出了一种基于卷积神经网络的鲁棒视觉跟踪算法CKCF。CKCF算法在考虑大数据安全和隐私保护技术的前提下,利用海量的图片数据集训练VGG模型提取目标深度特征,并融入改进后的KCF跟踪算法中,实验结果表明,与KCF算法相比较,该算法实现了更加鲁棒的跟踪效果,解决了KCF跟踪算法在光照变化、目标旋转、背景杂乱等复杂条件下目
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