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摘要:
目的 提出结合目标预测位置的压缩跟踪算法用于提高目标跟踪的准确度.方法 选择随机间距稀疏Toeplitz矩阵作为投影矩阵,对原始多尺度Haar-like特征进行压缩;然后,将样本与Mean Shift算法框架下的预测位置的距离权重输入Bayes分类器,形成分类背景与目标的判别函数;最后对参数的更新方式进行优化,提出了参数自适应的学习模式.结果 与目前较流行的6种目标跟踪算法在20个具有挑战性的序列中进行比较,实验结果表明本文提出的算法平均跟踪成功率比压缩跟踪算法将近高27%,平均运行时间为0.15 s/帧.结论 本文采用结合预测位置的压缩跟踪算法,在参数更新阶段采用了非线性参数学习模式,实验结果表明结合目标预测位置的跟踪算法比一般的跟踪算法更具有鲁棒性,更能适应遮挡等情况,跟踪的效果也更加平滑.
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内容分析
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文献信息
篇名 结合目标预测位置的压缩跟踪
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 目标跟踪 投影矩阵 压缩跟踪 参数自适应
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 图像分析和识别
研究方向 页码范围 875-885
页数 11页 分类号 TP391
字数 7551字 语种 中文
DOI 10.11834/jig.20140608
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 孔繁胜 浙江大学计算机科学技术学院 56 825 14.0 27.0
2 罗会兰 江西理工大学信息工程学院 51 445 13.0 18.0
3 钟宝康 江西理工大学信息工程学院 2 23 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
投影矩阵
压缩跟踪
参数自适应
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
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