[00142989]基于视皮层腹侧与背侧通路融合计算模型的动态场景下跟踪研究
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技术详细介绍
动态场景下的视觉跟踪在智能机器人、无人车等领域有着广泛的应用前景,其主要难点来自于目标外形和环境的快速变化。研究旨在克服动态场景下运动轨迹变化和暂时“遮挡”对跟踪的影响。本课题拟以人类视皮层腹侧与背侧通路的工作机理为切入点,研究动态场景下的目标跟踪方法。拟提出一种基于腹侧与背侧通路融合的计算模型框架,并将其引入到动态场景下的目标跟踪研究中：1)目标特征表征：拟将缓变特征分析引入到背侧通路模型构建中,并进行时空特征表征;拟对原腹侧通路模型（HMAX）进行改进,在原有基于灰度图像的层级前馈网络基础上,引入颜色通道和反馈调节机制,并进行身份特征表征;2)目标追踪：将腹背侧通路模型引入到目标追踪中,通过对目标时空和身份特征的融合建立起运动特征表征的连续性,以克服运动轨迹变化和遮挡对跟踪的影响,最终拟建立一个适用于动态场景的视觉跟踪原型系统。本课题为动态场景下的视觉跟踪提供了一种新思路。
