基于深度学习的运动目标交接算法

摘要：

针对多摄像机非重叠视域下存在的运动目标不连续性和不确定性的问题,提出一种基于深度学习的运动行人目标的交接算法.首先基于深度卷积神经网络构建人脸特征提取模型,对人脸特征提取模型进行训练,获得精确的人脸特征.然后比较两种常用的相似度度量方法,选择其中一种更适合的相似度度量方法,以完成最优的人脸匹配过程,提高人脸匹配的准确率.最后通过对不同摄像机下的人脸进行特征匹配找到最匹配的人脸,实现运动目标的交接.实验表明,深度神经网络可以减少运动目标丢失的概率,准确地提取到运动目标的人脸特征,有效完成多摄像机下运动目标的交接跟踪任务.

关键词：深度学习、目标交接、特征提取、相似度度量

所属期刊栏目：29

资助基金：山东省重点研发计划;山东省重大科技创新工程

在线出版日期：2020-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：126-134