分块快速压缩追踪算法

• 作者: 张彬彬 王福龙
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 快速压缩追踪(FCT) Haar-like特征 压缩感知 朴素贝叶斯分类器 稀疏性
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 101-106
• 页数: 6页
• 字数: 2900字
• 语种: 中文

摘要

FCT作为一种新的追踪算法，具有简单、高效、实时的优点，但是该算法依旧存在缺点。在FCT中，由于压缩测量矩阵的稀疏性，忽略了样本的空间信息，使得提取的特征不能准确的表征样本；当追踪错误时没有补救措施。本文提出一种改进的快速压缩追踪算法，该方法充分利用样本图像的空间信息，分块提取样本的Haar - like特征；利用目标运动估计法矫正分类错误时追踪到的目标。通过调整压缩测量矩阵中行向量的稀疏度以及朴素贝叶斯分类器的阈值可以实现目标的准确追踪。实验结果表明，与快速压缩追踪算法(FCT)相比，本文改进后的算法，无论是在追踪相似度、追踪成功率还是主观视觉效果上都有所提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福龙	广东工业大学应用数学学院	33	206	8.0	13.0
2	张彬彬	广东工业大学应用数学学院	2	18	1.0	2.0