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摘要:
为了对复杂环境中的目标进行长时间的精确跟踪,在压缩跟踪算法的基础上提出一种尺度自适应的多模型压缩跟踪算法。该算法首先利用离线学习获得目标的尺度约束集,建立目标的多尺度模型,实现尺度的自适应选择;其次,利用随机投影矩阵对多尺度图像特征进行降维,减少算法计算量;最后,利用多模型分类器在线学习训练朴素贝叶斯分类器实现目标跟踪。实验结果表明,本文算法在跟踪尺度变化的目标和外观变化的目标时,跟踪性能有了较大改善,虽然处理时间有一定程度的增加但仍满足实时性的要求。
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文献信息
篇名 尺度自适应的多模型压缩跟踪算法
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 目标跟踪 特征压缩 尺度自适应 多模型
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 软件、算法与仿真
研究方向 页码范围 955-959
页数 5页 分类号 TP391
字数 3322字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-506X.2016.04.33
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 赵保军 北京理工大学信息与电子学院 149 1750 23.0 32.0
2 刘晴 杭州电子科技大学通信工程学院 2 2 1.0 1.0
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目标跟踪
特征压缩
尺度自适应
多模型
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
出版文献量(篇)
10512
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