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本文提出了一种基于应用高效卷子算子(ECO)改进的LRECT跟踪算法. 首先, 为了增强网络所提取特征的
识别能力, 堆叠线性两步(LT)残差结构设计具有32层的线性两步方法性质的残差网络(LTRNet), 并且融合该网络浅
层与深层卷积特征信息形成跟踪算法的特征提取模块; 其次, 采用投影矩阵压缩LTRNet提取的高维特征, 将压缩特
征通过插值处理后, 与当前滤波器在傅里叶域进行卷积定位确定目标位置; 最后, 使用高斯牛顿算法和共轭梯度算
法求解以响应误差和惩罚项之和为优化目标的优化问题, 实现滤波器和投影矩阵的更新. 在OTB2015标准数据集
上进行测试实验, 结果表明本文所提算法可以实现较高精度的稳健性跟踪. 相似文献
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