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局部加权距离度量的双向稀疏表示目标跟踪
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作者 王业祥 朱文球 孙文静 《计算机技术与发展》 2018年第4期60-64,70,共6页
首先提出基于双向稀疏表示的目标跟踪模型框架。该模型用L_1范数来约束正反向重构误差,通过利用加速逼近梯度(APG)算法求得正反稀疏系数矩阵,根据目标正负模板集和候选模板集之间的距离度量得到权重矩阵。通过权重矩阵与正反稀疏系数矩... 首先提出基于双向稀疏表示的目标跟踪模型框架。该模型用L_1范数来约束正反向重构误差,通过利用加速逼近梯度(APG)算法求得正反稀疏系数矩阵,根据目标正负模板集和候选模板集之间的距离度量得到权重矩阵。通过权重矩阵与正反稀疏系数矩阵,得到候选样本集中正负差异度最大的候选样本,把最优候选样本作为跟踪最优目标;然后在目标模板集和候选样本集之间的距离度量上,由于传统欧氏距离权重在目标发生遮挡、光照等情况下具有不准确性,基于此提出改进的局部权重距离度量方法。该算法在复杂环境视频序列下,相比传统目标跟踪算法具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 视觉跟踪 双向稀疏 L1范数 加速逼近梯度 局部权重距离度量
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