检索结果-内蒙古大学图书馆

1st International Conference on Smart Multimedia, ICSM 2018

作者： Qian, Kun Zhou, Jun Xiong, Fengchao Zhou, Huixin Du, Juan Lab of Optoelectronic Imaging and Image Processing Xidian University Xi’an China School of Information and Communication Technology Griffith University Brisbane Australia College of Computer Science Zhejiang University Hangzhou China

ISBN: (纸本)9783030043742

Target tracking in hyperspectral videos is a new research topic. In this paper, a novel method based on convolutional network and Kernelized Correlation Filter (KCF) framework is presented for tracking objects of interest in hyperspectral videos. We extract a set of normalized three-dimensional cubes from the target region as fixed convolution filters which contain spectral information surrounding a target. The feature maps generated by convolutional operations are combined to form a three-dimensional representation of an object, thereby providing effective encoding of local spectral-spatial information. We show that a simple two-layer convolutional networks is sufficient to learn robust representations without the need of offline training with a large dataset. In the tracking step, KCF is adopted to distinguish targets from neighboring environment. Experimental results demonstrate that the proposed method performs well on sample hyperspectral videos, and outperforms several state-of-the-art methods tested on grayscale and color videos in the same scene. © 2018, Springer Nature Switzerland AG.

关键词： Clutter (information theory)

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Object tracking in hyperspectral videos with convolutional features and kernelized correlation filter

arXiv

引用

arXiv 2018年

关键词： Target tracking

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