本文關(guān)鍵詞：基于稀疏加權(quán)模型的局部判別跟蹤

  更多相關(guān)文章： 視覺跟蹤 目標建模 表觀變化 模型更新 稀疏表示 貝葉斯推論

【摘要】：為提高視覺跟蹤中目標模型的魯棒性,提出一種基于稀疏加權(quán)的局部判別跟蹤方法,在貝葉斯推論框架下進行目標跟蹤。利用多個局部判別稀疏模型表示目標,根據(jù)每個局部模型在表達目標表觀時的重要程度分配權(quán)重,將目標建模為多個局部模型的加權(quán)組合以減弱表觀變化對模型的影響。在跟蹤中選擇與目標模型最相似的候選區(qū)域作為跟蹤結(jié)果,通過遮擋檢測減輕遮擋對跟蹤的影響,并對目標模型進行在線更新以避免漂移。實驗結(jié)果表明,該方法能在目標表觀發(fā)生變化的情況下保證跟蹤魯棒性。
【作者單位】： 大連理工大學信息與通信工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 視覺跟蹤 目標建模 表觀變化 模型更新 稀疏表示 貝葉斯推論
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 中文引用格式:黃丹丹,孫怡.基于稀疏加權(quán)模型的局部判別跟蹤[J].計算機工程,2016,42(9):226-234.英文引用格式:Huang Dandan,Sun Yi.Local Discriminant Tracking Based on Sparse Weighting Model[J].ComputerEngineering,2016,42(9):226-234.1概述目標跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域

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