基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法

• 作者: 罗斌 苌江 陈思宝
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 非负稀疏表示 稀疏协作模型 产生式模型 判别式分类器
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 数学
• 页码范围: 17-25
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 7038字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2017.05.004

摘要

目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法.首先对每一帧图像使用粒子滤波得到若干个候选框,然后再利用非负稀疏协作模型对每一个候选跟踪框进行评分,根据得分最高判为是跟踪目标的候选框.在多个视频序列上的实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高目标跟踪的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗斌	安徽大学计算机科学与技术学院	181	1213	16.0	25.0
2	陈思宝	安徽大学计算机科学与技术学院	16	75	6.0	7.0
3	苌江	安徽大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0