基于自适应分层结构的压缩分布场跟踪算法

• 作者: 李邵梅 王亚文 陈鸿昶 高超
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 分布场 压缩感知 目标跟踪 聚类分析
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 799-804
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112

摘要

为了提高分布场跟踪算法的运算效率,增强其在复杂背景下的鲁棒性,提出基于自适应分层结构的压缩分布场跟踪算法.该方法充分考虑目标区域像素值分布情况,引入k-means算法对首帧标记的目标区域进行聚类分析,根据聚类结果自适应的产生分布场结构.针对分布场模型维数较高的缺点,融合压缩感知方法对分布场进行压缩,降低模型维数,提高算法效率.此外,改变原始分布场跟踪算法采用的局部搜索跟踪策略,利用随机抽样的方式来提高算法跟踪精度.实验结果表明,提出的算法与当前流行的跟踪算法相比,具有更好的表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李邵梅		45	204	7.0	12.0
2	陈鸿昶		61	354	10.0	16.0
3	高超		22	27	3.0	3.0
4	王亚文		11	24	3.0	4.0