多特征联合的稀疏跟踪方法

• 作者: 何军 徐玉伟 胡昭华 赵孝磊
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多特征联合 视觉跟踪 粒子滤波 核函数 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 2380-2384,2389
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73|TP18
• 字数: 5194字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2380

摘要

针对目标跟踪中单一特征描述目标能力较弱的情况,提出一种多种特征联合的稀疏表示跟踪方法.在粒子滤波框架下,首先,提取目标模板和候选粒子的多种特征并对其进行核化处理;然后,用字典模板对各候选粒子进行联合稀疏表示,采用可核化的加速近端梯度(KAPG)方法求解稀疏系数并实现候选粒子的重构;最后,将具有最小重构误差的粒子作为跟踪结果.跟踪过程中,利用子空间学习的方法实现目标模板的更新.实验结果表明,与现有跟踪算法相比,该算法提高了跟踪精度,并在目标存在遮挡、光照变化、运动突变等情况时,均可以取得较好的跟踪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡昭华	南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室	29	203	9.0	13.0
5	何军	南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室	24	185	9.0	13.0
9	赵孝磊	南京信息工程大学电子与信息工程学院	3	28	3.0	3.0
10	徐玉伟	南京信息工程大学电子与信息工程学院	2	18	2.0	2.0