【摘要】：為了提高稀疏表示跟蹤模型性能,提出基于全局與局部結(jié)構(gòu)反稀疏外觀模型的目標(biāo)跟蹤算法(GLIS).首先采用反稀疏表達(dá)方式一次求解優(yōu)化問題,計(jì)算所有粒子權(quán)重以提升算法實(shí)時(shí)性.然后,提出基于聯(lián)合判別相似度圖(JDS map)排名機(jī)制以提升算法魯棒性,將候選目標(biāo)分塊并分別計(jì)算加權(quán)稀疏解,聯(lián)結(jié)不同權(quán)重的局部塊為整體并計(jì)算其稀疏解.最后采用聯(lián)合機(jī)制將2種稀疏解合并為JDS map.在跟蹤過程中,采用雙重模板更新機(jī)制更新目標(biāo)模板及權(quán)重模板.實(shí)驗(yàn)表明,在復(fù)雜環(huán)境下,文中算法仍然可以準(zhǔn)確跟蹤目標(biāo).
[Abstract]:In order to improve the performance of sparse representation tracking model, a target tracking algorithm (GLIS). Based on global and local structure anti-sparse appearance model is proposed. First, the inverse sparse representation is used to solve the optimization problem at one time, and all particle weights are calculated to improve the real-time performance of the algorithm. Then based on the joint discriminant similarity graph (JDS map) ranking mechanism is proposed to improve the robustness of the algorithm. The candidate targets are divided into blocks and the weighted sparse solutions are calculated respectively. The local blocks with different weights are connected as a whole and their sparse solutions are calculated. Finally, the two sparse solutions are combined into JDS maps by a joint mechanism. In the tracking process, the dual template updating mechanism is used to update the target template and weight template. Experiments show that the algorithm can track the target accurately in complex environment.
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61071199) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.F2016203422)資助~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2194798