基于稀疏表达特征选择的压缩感知目标跟踪算法

• 作者: 李康 王森 程中建 袁晓旭 谷懿
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 哈尔特征 稀疏表示 贝叶斯分类器
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 91-96
• 页数: 6页
• 分类号: TP312
• 字数: 4677字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.181200

摘要

目标跟踪是计算机视觉领域重要研究方向之一.压缩感知跟踪速度快、精度高,但是跟踪被遮挡目标时使用被遮挡的哈尔特征构建分类器,导致分类器性能降低,目标容易丢失.为了解决该问题,提出了根据l1稀疏表示判断哈尔特征是否被遮挡,然后使用未被遮挡的特征构建贝叶斯分类器.首先对每一帧跟踪结果运用稀疏表示提取出未被遮挡特征的集合,在构建贝叶斯分类器时仅使用未被遮挡的特征.然后使用训练好的分类器对下一帧候选样本进行分类,选取具有最大分类响应的候选样本作为跟踪结果.实验结果表明,该算法在跟踪目标部分遮挡时相比CT算法有更高跟踪准确度,算法能够实时得到高效、准确的目标跟踪结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程中建	湖北大学计算机与信息工程学院	4	3	1.0	1.0
2	李康	湖北大学计算机与信息工程学院	6	19	2.0	4.0
3	谷懿	湖北大学计算机与信息工程学院	2	4	1.0	2.0
4	袁晓旭	湖北大学计算机与信息工程学院	3	3	1.0	1.0
5	王森	湖北大学计算机与信息工程学院	1	1	1.0	1.0