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摘要:
目前利用稀疏表示对运动目标进行跟踪的方法,通常都只关注于利用不同的目标外观特征对最优化公式进行求解。而运动目标的方向特征则往往被忽略。方向向量能够在某种程度上描述运动目标的运动趋势,这对跟踪运动目标存在一定的意义。本文提出了贝叶斯运动估计框架下的基于方向的跟踪算法,利用方向向量弥补了稀疏表示中候选粒子不足的问题,惩罚部分候选粒子,并通过改进的学习方法对模板进行更新。通过与方向向量对应的像素点,我们补偿初始化粒子,并设置权值以增加对应粒子的概率、降低其他粒子被选为最佳粒子的可能性。所提方法充分考虑了目标的运动特征并避免了漂移现象的产生。
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文献信息
篇名 基于方向向量和稀疏表示的运动目标跟踪方法研究
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 稀疏表示 视觉跟踪 方向向量 光流 漂移现象
年,卷(期) 2019,(6X) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 215-216
页数 2页 分类号 TP18
字数 语种
DOI
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 徐金成 广东司法警官职业学院信息管理系 14 14 2.0 3.0
2 林凌锋 广东司法警官职业学院信息管理系 2 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
稀疏表示
视觉跟踪
方向向量
光流
漂移现象
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
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34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
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