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摘要:
最近几年,信号的稀疏表示在图像处理、人脸识别、纹理分类等领域得到了广泛的应用.在粒子滤波框架下,视频跟踪问题被看作是使用若干个目标模板来稀疏化线性表示候选区域的过程,并使用“小模板”来处理目标物在视频场景中出现的各种复杂变化,这种算法过程简单,但效率很低.提出一种改进方法,使用下采样方式降低稀疏编码的复杂度,并设计了性能良好的稀疏系数向量融合方法.实验表明,该算法在对跟踪精度几乎没有影响的前提下,大大提升了算法的效率.
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文献信息
篇名 一种改进的稀疏编码视频跟踪算法
来源期刊 南京大学学报(自然科学版) 学科
关键词 稀疏编码 粒子滤波 l1—跟踪子 下采样
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 176-182
页数 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王洪元 常州大学信息科学与工程学院 77 372 11.0 14.0
2 郑剑锋 常州大学信息科学与工程学院 10 25 3.0 4.0
3 张继 常州大学信息科学与工程学院 18 65 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
稀疏编码
粒子滤波
l1—跟踪子
下采样
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
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