| 基于稀疏表示的目标跟踪方法 |
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| 引用本文： | 张盛平,姚鸿勋,孙鑫,卢修生.基于稀疏表示的目标跟踪方法[J].电脑学习,2013,3(1). |
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| 作者姓名： | 张盛平 姚鸿勋 孙鑫 卢修生 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001 |
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| 摘 要： | 提出了一个新的基于稀疏表示的目标跟踪方法.在粒子滤波框架下,将目标模板线性表示为所有目标候选的线性组合.当假设目标候选中存在与目标模板相似的候选时,线性表示的系数满足稀疏性约束,可以通过(L)1范式最小化求解.每一个目标候选在线性表示中的系数反映了该候选与目标模板的相似程度,因此可以将系数作为目标候选的权重.目标跟踪的结果为权重最大的候选.实验结果表明本文提出的算法比文献中现有的基于(L)1范式最小化的跟踪方法性能更稳定、计算效率更高.
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| 关 键 词： | 目标跟踪 稀疏表示 (L)1范式最小化 |
Target Tracking based on Sparse Coding |
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| ZHANG Shengping
,
YAO Hongxun
,
SUN Xin
,
LU Xiusheng.Target Tracking based on Sparse Coding[J].Computer Study,2013,3(1). |
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| Authors: | ZHANG Shengping YAO Hongxun SUN Xin LU Xiusheng |
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