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| 标签一致K-SVD稀疏编码视频跟踪算法 | |
| 引用本文： | 杨金龙,陈小平,汤玉,徐壮.标签一致K-SVD稀疏编码视频跟踪算法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2018(2). |
| 作者姓名： | 杨金龙 陈小平 汤玉 徐壮 |
| 作者单位： | 江南大学物联网工程学院; |
| 摘 要： | 稀疏编码视频目标跟踪算法对目标遮挡问题有一定的适应性,但当目标受背景杂波、光照变化等干扰时,跟踪结果将会出现漂移现象.为此,提出一种基于字典学习和模板更新的视频目标跟踪算法.该算法在构造字典时加入背景模板集,利用标签一致K-SVD方法进行字典学习,同时训练出低维字典和目标背景分类器;在稀疏编码过程中,借助粒子滤波技术,采用分类器分类结果和候选目标直方图构建整体似然模型;最后通过字典学习更新字典、分类器及目标直方图.采用标准数据库中具有挑战性的视频数据进行算法测试实验,结果表明,对于存在遮挡、背景杂波、光照变化、目标旋转和尺度变化等复杂跟踪环境下的目标跟踪,文中算法都能有效地降低跟踪结果存在的漂移现象,且具有较好的稳定性. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |