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基于交叉熵稀疏表示的鲁棒视觉跟踪算法
被引量:
1
1
作者
丁维福
张讲社
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第8期883-891,共9页
为研究复杂视频环境下目标的有效跟踪问题,在粒子滤波框架下,提出了利用稀疏表示的方法学习有效外观模型的鲁棒视觉跟踪算法.与经典的稀疏跟踪器不同,该方法通过给跟踪目标中被遮挡的像素和奇异值分配较低权值,而给目标像素分配较高权值...
为研究复杂视频环境下目标的有效跟踪问题,在粒子滤波框架下,提出了利用稀疏表示的方法学习有效外观模型的鲁棒视觉跟踪算法.与经典的稀疏跟踪器不同,该方法通过给跟踪目标中被遮挡的像素和奇异值分配较低权值,而给目标像素分配较高权值,有效地解决了跟踪过程遮挡、阴影和噪声问题.为了进一步提高跟踪器的性能,对目标模板集实现动态更新.使用EMD度量了模板集和候选目标的相似性,可进一步改善遮挡问题.将本文提出的算法在复杂的视频序列上与5中流行的跟踪器进行了比较,实验表明,本文提出的算法在性能、精度及鲁棒性方面都显示了优越性.
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关键词
鲁棒视觉跟踪
交叉熵稀疏表示
自适应外观模型
粒子滤波
遮挡和奇异值
下载PDF
职称材料
题名
基于交叉熵稀疏表示的鲁棒视觉跟踪算法
被引量:
1
1
作者
丁维福
张讲社
机构
北方民族大学数学与信息科学学院
西安交通大学数学与统计学院
出处
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第8期883-891,共9页
基金
国家973计划项目(2013CB329400)
国家自然科学基金(61075006)
宁夏自然科学基金(NZ12209)
文摘
为研究复杂视频环境下目标的有效跟踪问题,在粒子滤波框架下,提出了利用稀疏表示的方法学习有效外观模型的鲁棒视觉跟踪算法.与经典的稀疏跟踪器不同,该方法通过给跟踪目标中被遮挡的像素和奇异值分配较低权值,而给目标像素分配较高权值,有效地解决了跟踪过程遮挡、阴影和噪声问题.为了进一步提高跟踪器的性能,对目标模板集实现动态更新.使用EMD度量了模板集和候选目标的相似性,可进一步改善遮挡问题.将本文提出的算法在复杂的视频序列上与5中流行的跟踪器进行了比较,实验表明,本文提出的算法在性能、精度及鲁棒性方面都显示了优越性.
关键词
鲁棒视觉跟踪
交叉熵稀疏表示
自适应外观模型
粒子滤波
遮挡和奇异值
Keywords
robust visual object tracking
correntropy sparse representation
adaptive appearance model
particle filtering
occlusion and outlier
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
基于交叉熵稀疏表示的鲁棒视觉跟踪算法
丁维福
张讲社
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017
1
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职称材料
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