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基于区域协方差矩阵和2DPCA学习的视频跟踪方法研究
被引量：
1
1
作者
张焕龙
郑卫东
+1 位作者
舒云星
蒋斌
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第9期278-281,共4页
针对PCA在视频跟踪应用中需要将图像转换成向量而造成信息丢失和小样本等问题,提出一种基于2DPCA学习的自适应性视频跟踪方法。该方法将图像矩阵直接进行处理,保持了跟踪目标的空间结构信息。在粒子滤波框架下采用仿射变换运动模型,并...
针对PCA在视频跟踪应用中需要将图像转换成向量而造成信息丢失和小样本等问题,提出一种基于2DPCA学习的自适应性视频跟踪方法。该方法将图像矩阵直接进行处理,保持了跟踪目标的空间结构信息。在粒子滤波框架下采用仿射变换运动模型,并通过协方差特征融合方式评估目标运动状态,提高了目标外观模型的学习能力,实现了鲁棒的自适应性跟踪效果。进行了标准的视频序列测试,结果证明提出的算法能够较好地适应目标姿态、光线和部分遮挡等跟踪问题。
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关键词
2DPCA跟踪
仿射变换
协方差
特征
融合
特征基学习
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职称材料
题名
基于区域协方差矩阵和2DPCA学习的视频跟踪方法研究
被引量：
1
1
作者
张焕龙
郑卫东
舒云星
蒋斌
机构
上海交通大学航空航天学院
洛阳理工学院计算机与信息工程系
郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第9期278-281,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61503173)资助
文摘
针对PCA在视频跟踪应用中需要将图像转换成向量而造成信息丢失和小样本等问题,提出一种基于2DPCA学习的自适应性视频跟踪方法。该方法将图像矩阵直接进行处理,保持了跟踪目标的空间结构信息。在粒子滤波框架下采用仿射变换运动模型,并通过协方差特征融合方式评估目标运动状态,提高了目标外观模型的学习能力,实现了鲁棒的自适应性跟踪效果。进行了标准的视频序列测试,结果证明提出的算法能够较好地适应目标姿态、光线和部分遮挡等跟踪问题。
关键词
2DPCA跟踪
仿射变换
协方差
特征
融合
特征基学习
Keywords
2DPCA tracking, Affine transformation, Covariance feature fusion, Feature basis learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于区域协方差矩阵和2DPCA学习的视频跟踪方法研究
张焕龙
郑卫东
舒云星
蒋斌
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015
1
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