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基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法
1
作者
陈思宝
苌江
罗斌
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第5期17-25,共9页
目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目...
目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法.首先对每一帧图像使用粒子滤波得到若干个候选框,然后再利用非负稀疏协作模型对每一个候选跟踪框进行评分,根据得分最高判为是跟踪目标的候选框.在多个视频序列上的实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高目标跟踪的性能.
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关键词
目标跟踪
非负
稀疏
表示
稀疏协作模型
产生式
模型
判别式分类器
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职称材料
题名
基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法
1
作者
陈思宝
苌江
罗斌
机构
安徽大学计算机科学与技术学院
出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第5期17-25,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61202228
61671018)
文摘
目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法.首先对每一帧图像使用粒子滤波得到若干个候选框,然后再利用非负稀疏协作模型对每一个候选跟踪框进行评分,根据得分最高判为是跟踪目标的候选框.在多个视频序列上的实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高目标跟踪的性能.
关键词
目标跟踪
非负
稀疏
表示
稀疏协作模型
产生式
模型
判别式分类器
Keywords
object tracking
non-negative sparse representation
sparsity-based collaborativemodel
generative model
discriminative classifier
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法
陈思宝
苌江
罗斌
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017
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