本文關(guān)鍵詞：一種結(jié)合空間信息和稀疏字典優(yōu)化的目標(biāo)跟蹤算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對復(fù)雜場景中目標(biāo)表觀變化引起的跟蹤漂移問題,提出一種新的基于稀疏表示的目標(biāo)跟蹤算法.該算法通過稀疏性和空間相關(guān)性正則約束得到一種優(yōu)化的目標(biāo)代價函數(shù),利用拉格朗日對偶理論和加速近端梯度方法完成字典優(yōu)化,并利用最大池化理論和空間金字塔方法得到降維的且包含更多空間信息的目標(biāo)模板系數(shù)和候選樣本系數(shù).實(shí)驗結(jié)果表明,所提出的算法在背景干擾、光照變化、形變、運(yùn)動模糊、嚴(yán)重遮擋等多種復(fù)雜場景中都能取得較為魯棒的跟蹤效果.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 目標(biāo)跟蹤 稀疏表示 空間信息 字典優(yōu)化
【基金】：武器裝備預(yù)先研究基金項目(51306030205) 航空科學(xué)基金項目(20131953022)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目標(biāo)跟蹤作為計算機(jī)視覺中的一個重要研究領(lǐng)域,不僅可以提供目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)和軌跡,還可以為運(yùn)動檢測、行為分析、場景理解等提供重要數(shù)據(jù),廣泛應(yīng)用于智能監(jiān)控、人機(jī)交互、視覺導(dǎo)航等方面[1-2].但是,由于受到目標(biāo)自身姿態(tài)、形狀變化等內(nèi)部因素,光照變化、運(yùn)動模糊、雜波干擾

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本文編號：486448