基于重要性加权的结构稀疏跟踪方法

• 作者: 李宝树 李强 梁贵书 牛为华 赵鹏
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 稀疏表示 重要性加权 目标表观
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 61-67
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.7
• 字数: 5536字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2018.01.011

摘要

针对视觉跟踪中描述目标能力的有限性和局部稀疏表示模型的有效性,提出了一种基于重要性加权的结构稀疏跟踪方法.该方法采用结构稀疏表示对目标表观建模,根据在表达目标表观时所起的作用,对每个局部图像进行加权处理;在粒子滤波框架下,应用最大后验概率对目标的状态进行估计;通过带有遮挡检测机制的模板更新策略对目标模板进行在线的更新以避免跟踪漂移.实验表明,该方法有效地减弱了目标表观变化对模型的影响,对于视频序列中的遮挡、光照变化和目标姿态改变等有稳健的跟踪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁贵书	华北电力大学电力工程系	75	936	16.0	29.0
2	李宝树	华北电力大学电力工程系	65	953	19.0	29.0
3	李强	华北电力大学计算机系	20	271	7.0	16.0
4	牛为华	华北电力大学计算机系	22	197	8.0	14.0
5	赵鹏		6	1	1.0	1.0