尺度自适应特征压缩跟踪

• 作者: 张路平 李飚 王鲁平 韩建涛
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 特征压缩跟踪 尺度自适应 结构约束性采样 稀疏随机感知矩阵 朴素贝叶斯分类器
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程·电子科学与技术
• 页码范围: 146-151
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 5436字
• 语种: 中文

摘要

为了对复杂环境中的目标进行长时间精确跟踪,提出一种尺度自适应特征压缩跟踪算法.通过结构约束性采样,获取不同位置不同尺度的扫描窗,离线计算不同尺度下的稀疏随机感知矩阵.在线跟踪时利用这些矩阵感知对应尺度的图像采样块,实现特征降维,提高运算速度.利用朴素贝叶斯分类器对降维特征进行判决,在线学习更新分类器参数,找出具有最高分类得分的采样块及其尺度作为新的跟踪结果,实现跟踪位置及尺度的自适应更新.实验结果表明,该算法能适应目标的基本姿态变化及尺度缩放,不依赖于目标初始跟踪区域尺度选取,跟踪结果具有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张路平	国防科技大学电子科学与工程学院	2	28	2.0	2.0
2	李飚	国防科技大学电子科学与工程学院	11	108	5.0	10.0
3	王鲁平	国防科技大学电子科学与工程学院	6	34	3.0	5.0
4	韩建涛	国防科技大学电子科学与工程学院	4	59	4.0	4.0