采用局部线性嵌入的稀疏目标跟踪方法

• 作者: 孙锐 张东东 王旭 高隽
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 外观模型 目标跟踪 局部线性嵌入 稀疏表示 流形学习
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1312-1320
• 页数: 9页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 5656字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2017.08.021

摘要

目标跟踪是从复杂的背景中辨认出运动目标,并且对目标进行准确且连续的追踪.如何在遮挡、形变、背景复杂的条件下鲁棒性跟踪目标仍是亟待解决的问题.针对遮挡和形变问题,提出一种局部线性嵌入(LLE)和稀疏表示的算法来有效的学习外观模板.其中LLE是流形学习的一种典型算法.在该算法中每个点的近邻权值在平移、旋转、伸缩变化下是保持不变的,因此可以用来提取目标的本质特征,发现数据的内在规律.算法首先采用局部线性嵌入提取低维特征,提取后的特征作为基向量与琐碎模板组成稀疏原型,稀疏原型用于模板的更新.算法保持了原有稀疏跟踪方法对遮挡处理的优势,同时对目标形变有较好的稳健性.实验结果表明,跟踪算法比其他7个常用的算法在9个视频序列中有较好的鲁棒性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高隽	合肥工业大学计算机与信息学院	160	1689	22.0	34.0
2	王旭	合肥工业大学计算机与信息学院	23	46	4.0	6.0
3	孙锐	合肥工业大学计算机与信息学院	46	332	10.0	16.0
4	张东东	合肥工业大学计算机与信息学院	3	8	2.0	2.0