基于稀疏表示的目标跟踪方法

• 作者: 卢修生 姚鸿勋 孙鑫 张盛平
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 稀疏表示 (L)1范式最小化
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 21-25
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.2
• 字数: 4082字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚鸿勋	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	61	1561	16.0	39.0
2	张盛平	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	2	17	2.0	2.0
3	孙鑫	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	2	14	1.0	2.0
4	卢修生	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	2	13	1.0	2.0