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摘要:
为提高视频目标跟踪算法的鲁棒性,提出一种基于在线更新稀疏模板的自适应参数特征判别跟踪算法.该算法采用离线方式训练出基于方向梯度直方图特征的字典,用于目标表示和线性分类器训练,从而构建出非固定参数的观测模型;观测模型中动态调整的权重系数由采用正负模板构建形成的稀疏字典进行实时动态更新;将观测模型与粒子滤波相结合对当前帧的各候选采样进行观测,得出跟踪结果.实验结果表明,文中算法具有相对较好的鲁棒性.
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文献信息
篇名 软判决稀疏字典的目标跟踪算法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 软判决 稀疏模板 目标跟踪 鲁棒性
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 1279-1289
页数 11页 分类号 TP391.4
字数 5873字 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 曹铁勇 解放军理工大学指挥信息系统学院 28 149 7.0 11.0
2 尤峻 解放军理工大学指挥信息系统学院 21 140 8.0 11.0
3 查绎 解放军理工大学指挥信息系统学院 3 17 3.0 3.0
4 黄辉 解放军理工大学指挥信息系统学院 5 14 2.0 3.0
5 宋智军 中国电子科技集团公司第二十八所 2 14 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
软判决
稀疏模板
目标跟踪
鲁棒性
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
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