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利用稀疏协同模型的目标跟踪算法
被引量：
2
1
作者
李飞彬
曹铁勇
+2 位作者
宋智军
查绎
王文
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期2175-2185,共11页
针对增强视频目标跟踪鲁棒性难题,提出一种利用稀疏协同判别模型和生成模型的跟踪算法.在判别模型中,利用先验视觉知识训练一个基于SIFT特征的过完备字典,用于构建目标外观模型和训练分类器实现目标与背景的分离;在生成模型中,提取目标...
针对增强视频目标跟踪鲁棒性难题,提出一种利用稀疏协同判别模型和生成模型的跟踪算法.在判别模型中,利用先验视觉知识训练一个基于SIFT特征的过完备字典,用于构建目标外观模型和训练分类器实现目标与背景的分离;在生成模型中,提取目标的局部特征以及计算目标的遮挡信息来构建目标模板,通过计算候选目标与目标模板的相似度实现对目标的跟踪;最终利用乘性策略融合2种模型的跟踪结果.定性和定量的实验结果表明,与经典跟踪算法相比,该算法具有较好的鲁棒性.
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关键词
稀疏表示
局部约束线性编码
增广拉格朗日乘子
目标跟踪
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题名
利用稀疏协同模型的目标跟踪算法
被引量：
2
1
作者
李飞彬
曹铁勇
宋智军
查绎
王文
机构
解放军理工大学指挥信息系统学院
中国电子科技集团公司第二十八所总体研究室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期2175-2185,共11页
基金
国家自然科学基金(61471394)
江苏省自然科学青年基金(20140074)
文摘
针对增强视频目标跟踪鲁棒性难题,提出一种利用稀疏协同判别模型和生成模型的跟踪算法.在判别模型中,利用先验视觉知识训练一个基于SIFT特征的过完备字典,用于构建目标外观模型和训练分类器实现目标与背景的分离;在生成模型中,提取目标的局部特征以及计算目标的遮挡信息来构建目标模板,通过计算候选目标与目标模板的相似度实现对目标的跟踪;最终利用乘性策略融合2种模型的跟踪结果.定性和定量的实验结果表明,与经典跟踪算法相比,该算法具有较好的鲁棒性.
关键词
稀疏表示
局部约束线性编码
增广拉格朗日乘子
目标跟踪
Keywords
sparse representation
locality-constrained linear coding
augmented Lagrange multiplier
object tracking
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用稀疏协同模型的目标跟踪算法
李飞彬
曹铁勇
宋智军
查绎
王文
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
2
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