|
|||||
|
|
| 一种融合多级稀疏表达和度量学习的目标跟踪方法 | |
| 作者姓名： | 彭梦蔡自兴 陈白帆 |
| 作者单位： | 中南大学信息科学与工程学院,长沙410083. |
| 基金项目： | 国家自然科学基金重大研究计划重点项目(90820302);国家自然科学基金青年项目(61403423, 61403426). |
| 摘 要： | 基于稀疏表达的跟踪方法通常采用基于固定阈值的模板更新策略, 很难适应不断变化的目标外形; 其次, 稀疏表达缺乏描述目标流行结构的能力, 区分背景和目标的能力差. 针对基于固定阈值的模板更新策略的不足, 提出一种多级分层的目标模板字典. 为了改善对背景和目标的区分能力, 提出一种融合多级稀疏表达和度量学习的目标跟踪方法. 实验结果表明了所提出的方法能有效提高跟踪的鲁棒性和精度. |
| 关 键 词： | 目标跟踪|稀疏表达|度量学习 |
| 收稿时间： | 2014-07-06 |
| 修稿时间： | 2014-12-25 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《控制与决策》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《控制与决策》下载全文 | |