本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)稀疏表示模型的目標(biāo)跟蹤

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【摘要】：針對受到光照、遮擋及姿態(tài)變化等引起的目標(biāo)外觀發(fā)生變化時,目標(biāo)跟蹤的魯棒性和準(zhǔn)確性較差的問題,將稀疏表示引入到粒子濾波框架進(jìn)行目標(biāo)跟蹤,提出一種稀疏協(xié)同模型。首先,在目標(biāo)運(yùn)動定位模型中,使用灰度強(qiáng)度值表示目標(biāo)對象;其次,判別模型通過訓(xùn)練正負(fù)模板集獲得最優(yōu)分類特征,并在生成模型中對目標(biāo)直方圖加權(quán)以提高目標(biāo)生成效率;然后,將分類判別模型和生成模型集成在協(xié)同模型中,利用重構(gòu)誤差確定目標(biāo);最后,通過各模塊獨(dú)立更新,減少目標(biāo)外觀變化對目標(biāo)跟蹤的影響。實驗結(jié)果表明,所提方法的平均中心誤差僅為7.5像素,且具備良好的抗噪性和實時性。
【作者單位】： 河南師范大學(xué)計算機(jī)與信息工程學(xué)院;"智慧商務(wù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)"河南省工程實驗室(河南師范大學(xué));
【關(guān)鍵詞】： 稀疏表示 目標(biāo)跟蹤 協(xié)同模型 似然函數(shù) 重構(gòu)誤差
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(U1304607) 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)項目(15A520080) 河南師范大學(xué)博士科研啟動基金資助項目(qd12138)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目標(biāo)跟蹤的實質(zhì)是估計目標(biāo)對象在圖像序列中的狀態(tài)[1-3],是識別、分析、決策等后續(xù)高級處理的基礎(chǔ),其在安全監(jiān)控、交通監(jiān)測、人機(jī)交互、軍事領(lǐng)域、醫(yī)學(xué)應(yīng)用等領(lǐng)域[4],有著廣泛應(yīng)用。目標(biāo)跟蹤模型可分為判別模型(Discriminant Model,DM)和生成模型(Generative Model,GM)兩

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