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题名协同结构稀疏重构的判别性视觉跟踪
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作者
游思思
应龙
郭文
丁昕苗
华臻
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机构
山东工商学院信息与电子工程学院
南京林业大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第3期69-75,114,共8页
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基金
国家自然科学基金(61572296
61472227
+3 种基金
61303086
61328205)
山东省自然科学基金(ZR2015FL020)
模式识别国家重点实验室开放课题(201600024)资助
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文摘
基于稀疏表示的表观似然模型在目标跟踪领域具有广泛的应用,但是这种单一产生式目标表观模型并未考虑完整的判别性结构信息,容易受复杂背景的干扰。为了缓解由该问题造成的目标跟踪漂移,提出了一种目标表观字典和背景字典协同结构稀疏重构优化的视觉跟踪方法。通过构建一个有判别力的基于稀疏表示的表观似然模型,实现了对目标表观模型更为准确的描述。通过合理选择约束候选目标区域和候选背景区域的稀疏系数,在表观似然模型中引入判别式信息,以进一步揭示候选目标区域的潜在相关性和候选背景区域的结构关系,从而更加准确地学习候选目标区域的表观模型。大量有挑战性的视频序列上的实验结果验证了算法在复杂背景下跟踪的鲁棒性,与其他相关算法的对比实验也体现了该算法的优越性。
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关键词
稀疏协同重构
稀疏表达
图方法
判别性跟踪
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Keywords
Collaborative sparse reconstruction
Sparse representation
Graphic methods
Discriminative tracking
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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