采用局部线性嵌入的稀疏目标跟踪方法

孙锐; 王旭; 张东东; 高隽

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采用局部线性嵌入的稀疏目标跟踪方法

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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。

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来源
《电子测量与仪器学报》 |2017年第8期|1312-1320|共9页
作者
孙锐; 王旭; 张东东; 高隽;
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作者单位

合肥工业大学计算机与信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像信号处理;
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;

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