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基于稀疏稠密结构表示与在线鲁棒字典学习的视觉跟踪
基于稀疏稠密结构表示与在线鲁棒字典学习的视觉跟踪
作者:
薛模根
袁广林
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
视觉跟踪
稀疏表示
稠密表示
字典学习
摘要:
L1跟踪对适度的遮挡具有鲁棒性,但是存在速度慢和易产生模型漂移的不足。为了解决上述两个问题,该文首先提出一种基于稀疏稠密结构的鲁棒表示模型。该模型对目标模板系数和小模板系数分别进行L2范数和L1范数正则化增强了对离群模板的鲁棒性。为了提高目标跟踪速度,基于块坐标优化原理,用岭回归和软阈值操作建立了该模型的快速算法。其次,为降低模型漂移的发生,该文提出一种在线鲁棒的字典学习算法用于模板更新。在粒子滤波框架下,用该表示模型和字典学习算法实现了鲁棒快速的跟踪方法。在多个具有挑战性的图像序列上的实验结果表明:与现有跟踪方法相比,所提跟踪方法具有较优的跟踪性能。
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稀疏表示
目标跟踪
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文献信息
篇名
基于稀疏稠密结构表示与在线鲁棒字典学习的视觉跟踪
来源期刊
电子与信息学报
学科
工学
关键词
视觉跟踪
稀疏表示
稠密表示
字典学习
年,卷(期)
2015,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
536-542
页数
7页
分类号
TP391.4
字数
5813字
语种
中文
DOI
10.11999/JEIT140507
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
薛模根
解放军陆军军官学院科研部
12
181
7.0
12.0
5
袁广林
解放军陆军军官学院十一系
9
32
3.0
5.0
传播情况
被引次数趋势
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二级引证文献(6)
研究主题发展历程
节点文献
视觉跟踪
稀疏表示
稠密表示
字典学习
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
电子与信息学报
主办单位:
中国科学院电子学研究所
国家自然科学基金委员会信息科学部
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-5896
CN:
11-4494/TN
开本:
大16开
出版地:
北京市北四环西路19号
邮发代号:
2-179
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
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