本文選題：目標(biāo)跟蹤 + 壓縮感知��； 參考：《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：針對傳統(tǒng)的視覺跟蹤算法對于缺少顯著紋理細(xì)節(jié)的空白紙張很難進(jìn)行魯棒跟蹤,特別是目標(biāo)出現(xiàn)大的旋轉(zhuǎn)時(shí)跟蹤效果不理想的問題,提出一種改進(jìn)的帶有結(jié)構(gòu)約束的壓縮跟蹤算法.該算法針對樣本集利用直線檢測和直線夾角測定對樣本集進(jìn)行約束判斷,排除了特征值近似而明顯錯(cuò)誤的樣本塊,減少了樣本搜索空間;同時(shí)使得能夠跟蹤具有大幅度旋轉(zhuǎn)的目標(biāo)樣本,還得到紙張頂角的準(zhǔn)確位置,從而為紙張的整體定位奠定良好基礎(chǔ).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中算法是有效的,能夠很好地跟蹤這類存在大幅度旋轉(zhuǎn)的、無紋理特征的空白紙張目標(biāo).
[Abstract]:In view of the traditional visual tracking algorithm, it is very difficult for the blank paper without significant texture details to be robust tracking, especially for the problem that the tracking effect is not ideal when the target has a large rotation. An improved compression tracking algorithm with structural constraints is proposed. The algorithm uses straight line detection and linear angle measurement to judge the sample set, eliminates the sample block which is similar to the eigenvalue and obviously wrong, and reduces the sample search space. At the same time, it can track the target samples with large rotation and get the accurate position of the top angle of the paper, thus laying a good foundation for the overall positioning of the paper. Experimental results show that the proposed algorithm is effective and can be used to track this kind of blank paper targets with large rotation and no texture features.
【作者單位】： 長安大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(310824173401)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1841739