本文選題：目標(biāo)跟蹤 + 壓縮感知　； 參考：《南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))》2016年01期

【摘要】：現(xiàn)有基于快速壓縮感知的目標(biāo)跟蹤算法采用固定尺寸的搜索框搜索目標(biāo),當(dāng)遇到目標(biāo)快速移動(dòng)時(shí)容易超出算法的搜索范圍,導(dǎo)致跟蹤失敗.為解決此問題,提出加入目標(biāo)位移速度特征的快速壓縮感知跟蹤算法使得搜索目標(biāo)的范圍自適應(yīng)變化.新方法的思路是首先利用目標(biāo)在幀間的位移表示出目標(biāo)的位移速度,然后將當(dāng)前幀內(nèi)的目標(biāo)位移速度與前幾幀的平均速度相比較,再根據(jù)目標(biāo)位移速度變化自適應(yīng)改變搜索范圍,即當(dāng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度保持穩(wěn)定則保持搜索框尺寸,目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度加快則增大搜索框尺寸,目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度變慢則縮小搜索框尺寸,以適應(yīng)目標(biāo)移動(dòng)速度的變化.在目標(biāo)快速移動(dòng)的視頻集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,新方法自適應(yīng)地改變搜索范圍,一直都能跟蹤到目標(biāo),特別是當(dāng)現(xiàn)有的壓縮感知跟蹤算法丟失目標(biāo)時(shí),新方法仍能比較好地跟蹤到目標(biāo).
[Abstract]:The existing target tracking algorithm based on fast compression perception uses a fixed-size search box to search the target. When the target moves quickly, it is easy to exceed the search range of the algorithm, resulting in the tracking failure. In order to solve this problem, a fast compression perceptual tracking algorithm with target displacement velocity feature is proposed to make the range of search targets adaptive. The idea of the new method is to first express the displacement velocity of the target by using the displacement of the target between frames, and then compare the displacement velocity of the target in the current frame with the average velocity of the previous frames. Then adaptively changing the search range according to the change of the target displacement velocity, that is, keeping the size of the search frame when the moving speed of the target remains stable, increasing the size of the search frame if the moving speed of the target increases, and reducing the size of the search frame if the moving speed of the target becomes slower. To adapt to changes in the moving speed of the target. Experimental results on a fast moving video set show that the new method adaptively changes the search range and can always track the target, especially when the existing compressed perceptual tracking algorithm loses the target. The new method can track the target well.
【作者單位】： 福建師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院福建省網(wǎng)絡(luò)安全與密碼技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61175123) 福建師范大學(xué)“網(wǎng)絡(luò)與信息安全關(guān)鍵理論和技術(shù)”校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(IRTL1207)
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 冷亦琴;張莉;楊季文;;一種基于局部稀疏線性嵌入的降維方法及其應(yīng)用[J];南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年04期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 章學(xué)靜;陳禾;楊靜;;結(jié)合卡爾曼濾波和Mean Shift的抗遮擋跟蹤算法[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào);2013年10期

2 馬先兵;孫水發(fā);覃音詩;郭青;夏平;;基于粒子濾波的on-line boosting目標(biāo)跟蹤算法[J];廣西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年03期

3 秦曉燕;袁廣林;;基于主分量尋蹤與分析的炮彈炸點(diǎn)檢測[J];兵工學(xué)報(bào);2013年10期

4 周俊靜;段建民;楊光祖;;基于深度信息的車輛識(shí)別和跟蹤方法[J];北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2013年11期

5 孫曉燕;常發(fā)亮;;梯度特征稀疏表示目標(biāo)跟蹤[J];光學(xué)精密工程;2013年12期

6 相入喜;李見為;馮海亮;;DSPCA在自適應(yīng)視頻跟蹤算法中的應(yīng)用[J];重慶大學(xué)學(xué)報(bào);2014年04期

7 陳思;蘇松志;李紹滋;呂艷萍;曹冬林;;基于在線半監(jiān)督boosting的協(xié)同訓(xùn)練目標(biāo)跟蹤算法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2014年04期

8 權(quán)偉;陳錦雄;余南陽;;在線學(xué)習(xí)多重檢測的可視對(duì)象跟蹤方法[J];電子學(xué)報(bào);2014年05期

9 胡宏偉;馬波;曹淑娟;;Contour tracking using weighted structure tensor based variational level set[J];Journal of Beijing Institute of Technology;2014年02期

10 程旭;李擬s，

本文編號(hào)：1968390