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基于特征分组的在线目标跟踪算法
被引量:
2
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作者
姜明新
王洪玉
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期755-759,共5页
在线目标跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于特征分组的在线目标跟踪算法.首先,利用像素点在多帧的方差对模板库中的目标模板进行特征分组.然后,利用主要特征图像和次要特征图像学习投影矩阵P,对样本进行投影....
在线目标跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于特征分组的在线目标跟踪算法.首先,利用像素点在多帧的方差对模板库中的目标模板进行特征分组.然后,利用主要特征图像和次要特征图像学习投影矩阵P,对样本进行投影.最后,利用最小误差法得出当前帧的跟踪结果.与其他典型算法相比,该算法对目标的异常变化具有很强的鲁棒性.
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关键词
在
线
目标跟踪
线性子空间学习
特征分组
模板更新
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职称材料
题名
基于特征分组的在线目标跟踪算法
被引量:
2
1
作者
姜明新
王洪玉
机构
大连理工大学信息与通信工程学院
大连民族学院信息与通信工程学院
出处
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期755-759,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61172058)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DC10010103)
辽宁省教育厅资助项目(L2012476)
文摘
在线目标跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于特征分组的在线目标跟踪算法.首先,利用像素点在多帧的方差对模板库中的目标模板进行特征分组.然后,利用主要特征图像和次要特征图像学习投影矩阵P,对样本进行投影.最后,利用最小误差法得出当前帧的跟踪结果.与其他典型算法相比,该算法对目标的异常变化具有很强的鲁棒性.
关键词
在
线
目标跟踪
线性子空间学习
特征分组
模板更新
Keywords
online object tracking
linear subspace learning
feature grouping
template updating
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征分组的在线目标跟踪算法
姜明新
王洪玉
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
2
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职称材料
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