本文選題：視頻跟蹤　切入點(diǎn)：分層極限學(xué)習(xí)機(jī)　出處：《模式識別與人工智能》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目標(biāo)跟蹤過程中常遇到形變和部分遮擋問題.為了解決該問題,文中提出結(jié)合分層極限學(xué)習(xí)機(jī)和自適應(yīng)結(jié)構(gòu)化局部稀疏外貌模型的視覺跟蹤算法.分層極限學(xué)習(xí)機(jī)具有提取魯棒特征并快速分類的能力.自適應(yīng)結(jié)構(gòu)化局部稀疏外貌模型可以使跟蹤結(jié)果更準(zhǔn)確,也可以解決部分遮擋問題.在不同視頻序列上的性能測試表明文中算法在保持較高跟蹤精度的同時(shí),跟蹤過程也較穩(wěn)定.
[Abstract]:In the process of target tracking, deformation and partial occlusion are often encountered. In order to solve the problem, In this paper, a visual tracking algorithm based on hierarchical extreme learning machine and adaptive structured local sparse appearance model is proposed. Hierarchical extreme learning machine has the ability of extracting robust features and classifying quickly. The appearance model can make the tracking results more accurate, The performance tests on different video sequences show that the proposed algorithm has a high tracking accuracy and a stable tracking process.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61471154)資助~~
【分類號】：TP181;TP391.41

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