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题名基于Haar-like特征的实时L1-跟踪算法
被引量:3
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作者
阎刚
屈高超
于明
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机构
河北工业大学电子信息工程学院
河北工业大学计算机科学与软件学院
河北省大数据计算重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第3期300-306,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60302018)
天津市科技计划项目(14RCGFGX00846)
+2 种基金
天津市科技计划项目(15ZCZDNC00130)
河北省自然科学基金面上项目(F2015202239)
河北省高等学校科学技术研究项目(Z2015044)资助
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文摘
稀疏表示技术已成功应用于视觉跟踪,但是仍然存在跟踪算法效率低的问题。提出一种基于Haar-like特征的视频跟踪算法,该算法是基于粒子滤波框架的L1-跟踪算法,其特点是运用Haar-like特征及特征块的思想对完备基进行重新构造。将正负小模板由单个像素改为像素块,降低稀疏表示中过完备基的维数,大幅减少稀疏矩阵的计算量;同时,在保证跟踪质量的前提下适当减少目标模板数量,减少稀疏计算的次数,并控制模板更新频率。实验结果表明,所提算法能大幅提高跟踪的实时性,同时很好地解决了跟踪问题中的短时间遮挡、目标物体的形变以及光照变化等问题。
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关键词
l1-跟踪算法
粒子滤波
稀疏表示
目标跟踪
HAAR-lIKE特征
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Keywords
l1-tracker,Particle filter,Sparse representation,Object traeking, Haarqike features
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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