基于self-resemblance的视频通用目标跟踪与提取研究

针对目前图像识别中存在局部识别及特定目标识别的限制和目标视频片段提取的问题,该文利用局部自适应回归核函数（LARKs）,并结合self-resemblance、PCA、Saliency Map等方法而设计出一种视频中通用目标识别系统,该系统可以通过输入图片从视频中找到目标并进行跟踪,针对用户需求可以从视频中提取只与目标相关的视频片段,从而提高用户获取有效信息的效率。经过实验测试,该方法具有较高的准确率,特别是在视频监控领域具有重要的应用价值。