【摘要】：L1跟蹤表示模型的稀疏性約束,使其對局部遮擋具有良好的魯棒性,但同時也造成了跟蹤速度慢的問題。針對此問題,該文提出使用編碼遷移方法進行視覺跟蹤。該方法利用低分辨率字典計算候選目標(biāo)表示系數(shù),并使用高分辨率字典構(gòu)造觀測似然,有效地減小了跟蹤過程中的計算量。為了提高編碼遷移的精度和字典適應(yīng)背景干擾的能力,提出一種在線魯棒判別式聯(lián)合字典學(xué)習(xí)模型用于字典更新。實驗結(jié)果表明所提方法具有良好的魯棒性和較快的跟蹤速度。
[Abstract]:The sparse constraint of L1 tracking representation model makes it robust to local occlusion, but it also causes the problem of slow tracking speed. To solve this problem, this paper proposes a coding migration method for visual tracking. The proposed method uses low-resolution dictionaries to calculate candidate target representation coefficients and uses high-resolution dictionaries to construct observational likelihood which effectively reduces the amount of computation in the tracking process. In order to improve the accuracy of coding migration and the ability of dictionary to adapt to background interference, an online robust discriminant joint dictionary learning model is proposed for dictionary updating. Experimental results show that the proposed method has good robustness and fast tracking speed.
【作者單位】： 陸軍軍官學(xué)院偏振光成像探測技術(shù)安徽省重點實驗室;陸軍軍官學(xué)院十一系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61175035,61379105)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2144016