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摘要:
时空上下文跟踪算法充分地利用空间上下文中包含的结构信息能够有效地对目标进行跟踪,实时性优良.但该算法仅利用单一的灰度信息,使得目标的表观表达缺乏判别性,而且该方法在由于遮挡等问题造成的跟踪漂移后无法进行初始化.针对时空上下文算法存在的弱点,提出了一种基于低秩重检测的多特征时空上下文跟踪方法.首先,利用多特征对时空上下文进行多方面的提取,构建复合时空上下文信息,充分利用目标周围的特征信息,提高目标表现表达的有效性.其次,利用简单、有效的矩阵分解方式将跟踪到的历史跟踪信息进行低秩表述,将其引入有效的在线重检测器中来保持跟踪结构的一致稳定性,解决了跟踪方法在跟踪失败后的重定位问题,在一系列跟踪数据集上的实验结果表明,该算法与原始算法及当前的主流算法相比有更好的跟踪精度与鲁棒性,且满足实时性要求.
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加权的超像素级时空上下文目标跟踪
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 低秩重检测的多特征时空上下文的视觉跟踪
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 低秩近似矩阵分解 时空上下文 多特征融合 目标跟踪
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 多媒体大数据处理与分析专题
研究方向 页码范围 1017-1028
页数 12页 分类号 TP391
字数 9013字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.005402
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭文 山东工商学院信息与电子工程学院 9 38 4.0 6.0
5 游思思 山东工商学院信息与电子工程学院 2 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
低秩近似矩阵分解
时空上下文
多特征融合
目标跟踪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
山东省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Shandong Province
官方网址:http://kyc.wfu.edu.cn/second/wnfw/shandongshengzirankexuejijin.htm
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导