發(fā)布時間：2019-08-08 16:10

【摘要】：傳統(tǒng)的稀疏表示跟蹤算法直接利用較為簡單的灰度特征進行稀疏表示系數(shù)計算,易受遮擋、形變等影響。為此,提出一種局部自適應加權(quán)算法來增加受遮擋、形變等影響的候選目標與未受遮擋、形變等影響的候選目標之間的區(qū)分度。另外,一般稀疏表示算法利用數(shù)量較少的目標模板構(gòu)建過完備字典。無法獲得較好的稀疏系數(shù)。提出逆稀疏表示算法,利用包含豐富目標特征和背景特征的候選目標構(gòu)建過完備字典來重構(gòu)目標模板,相同維度的目標模板條件下可以獲得更好的稀疏系數(shù)。實驗表明,該算法在目標背景差異小或嚴重遮擋、形變情況下,都能夠較好的跟蹤目標。
[Abstract]:The traditional sparse representation tracking algorithm directly uses simple gray features to calculate sparse representation coefficients, which is easy to be affected by occlusion, deformation and so on. In this paper, a local adaptive weighting algorithm is proposed to increase the distinction between candidate targets affected by occlusion and deformation and candidate targets that are not affected by occlusion and deformation. In addition, the general sparse representation algorithm uses a small number of target templates to build a complete dictionary. It is impossible to obtain a better sparse coefficient. In this paper, an inverse sparse representation algorithm is proposed, and a complete dictionary is constructed from the candidate targets with rich target features and background features to reconstruct the target template. Better sparse coefficients can be obtained under the condition of the target template with the same dimension. The experimental results show that the algorithm can track the target well under the condition of small background difference or serious occlusion and deformation.
【作者單位】： 江南大學物聯(lián)網(wǎng)工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61170120)
【分類號】：TP391.41

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李映;張艷寧;許星;;基于信號稀疏表示的形態(tài)成分分析:進展和展望[J];電子學報;2009年01期

2 趙瑞珍;王飛;羅阿理;張彥霞;;基于稀疏表示的譜線自動提取方法[J];光譜學與光譜分析;2009年07期

3 楊蜀秦;寧紀鋒;何東健;;基于稀疏表示的大米品種識別[J];農(nóng)業(yè)工程學報;2011年03期

4 史加榮;楊威;魏宗田;;基于非負稀疏表示的人臉識別[J];計算機工程與設(shè)計;2012年05期

5 高志榮;熊承義;笪邦友;;改進的基于殘差加權(quán)的稀疏表示人臉識別[J];中南民族大學學報(自然科學版);2012年03期

6 朱杰;楊萬扣;唐振民;;基于字典學習的核稀疏表示人臉識別方法[J];模式識別與人工智能;2012年05期

7 耿耀君;張軍英;袁細國;;一種基于稀疏表示系數(shù)的特征相關(guān)性測度[J];模式識別與人工智能;2013年01期

8 張疆勤;廖海斌;李原;;基于因子分析與稀疏表示的多姿態(tài)人臉識別[J];計算機工程與應用;2013年05期

9 李正周;王會改;劉梅;丁浩;金鋼;;基于形態(tài)成分稀疏表示的紅外小弱目標檢測[J];彈箭與制導學報;2013年04期

10 胡正平;趙淑歡;李靜;;基于塊稀疏遞推殘差分析的稀疏表示遮擋魯棒識別算法研究[J];模式識別與人工智能;2014年01期

相關(guān)會議論文 前3條

1 何愛香;劉玉春;魏廣芬;;基于稀疏表示的煤矸界面識別研究[A];虛擬運營與云計算——第十八屆全國青年通信學術(shù)年會論文集（上冊）[C];2013年

2 樊亞翔;孫浩;周石琳;鄒煥新;;基于元樣本稀疏表示的多視角目標識別[A];2013年中國智能自動化學術(shù)會議論文集（第五分冊）[C];2013年

3 葛鳳翔;任歲玲;郭鑫;郭良浩;孫波;;微弱信號處理及其研究進展[A];中國聲學學會水聲學分會2013年全國水聲學學術(shù)會議論文集[C];2013年

相關(guān)博士學位論文 前10條

1 李進明;基于稀疏表示的圖像超分辨率重建方法研究[D];重慶大學;2015年

2 王亞寧;基于信號稀疏表示的電機故障診斷研究[D];河北工業(yè)大學;2014年

3 姚明海;視頻異常事件檢測與認證方法研究[D];東北師范大學;2015年

4 黃國華;蛋白質(zhì)翻譯后修飾位點與藥物適應癥預測方法研究[D];上海大學;2015年

5 王瑾;基于稀疏表示的數(shù)據(jù)收集、復原與壓縮研究[D];北京工業(yè)大學;2015年

6 王文卿;基于融合框架與稀疏表示的遙感影像銳化[D];西安電子科技大學;2015年

7 解虎;高維小樣本陣列自適應信號處理方法研究[D];西安電子科技大學;2015年

8 秦振濤;基于稀疏表示及字典學習遙感圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D];成都理工大學;2015年

9 薛明;基于稀疏表示的在線目標跟蹤研究[D];上海交通大學;2014年

10 孫樂;空譜聯(lián)合先驗的高光譜圖像解混與分類方法[D];南京理工大學;2014年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 王道文;基于稀疏表示的目標跟蹤算法研究[D];華南理工大學;2015年

2 李哲;基于稀疏表示和LS-SVM的心電信號分類[D];河北大學;2015年

3 孫雪青;Shearlet變換和稀疏表示相結(jié)合的甲狀腺結(jié)節(jié)圖像融合[D];河北大學;2015年

4 吳麗璇;基于稀疏表示的微聚焦X射線圖像去噪方法[D];華南理工大學;2015年

5 趙孝磊;基于圖像分塊稀疏表示的人臉識別算法研究[D];南京信息工程大學;2015年

6 黃志明;基于辨別式稀疏字典學習的視覺追蹤算法研究[D];華南理工大學;2015年

7 張鈴華;非約束環(huán)境下的稀疏表示人臉識別算法研究[D];南京信息工程大學;2015年

8 賀妍斐;基于稀疏表示與自適應倒易晶胞的遙感圖像復原方法研究[D];南京信息工程大學;2015年

9 楊爍;電能質(zhì)量擾動信號的稀疏表示/壓縮采樣研究[D];西南交通大學;2015年

10 應艷麗;基于低秩稀疏表示的目標跟蹤算法研究[D];西南交通大學;2015年

，

本文編號：2524460