基于在线词典学习视觉跟踪算法的实现

刘师师; 徐学军; 李敏

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针对L1跟踪算法仅考虑了稀疏全局表达的不足,基于在线词典学习的视觉跟踪算法将词典池化的优化方法引入到稀疏表示模型中,充分利用了目标模板的局部结构和空间信息,并采用了一种有效的自适应更新方法,本文根据该算法实现了视觉跟踪处理.通过实验对比IYT、MIL和L1这三种目前较先进的跟踪算法,验证了本跟踪处理器的先进性和有效性.

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来源
《智能计算机与应用》 |2014年第3期|P.90-91,94|共3页
作者
刘师师; 徐学军; 李敏;
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作者单位

长沙理工大学物理与电子科学学院,长沙410114;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类计算机网络;
关键词
视觉跟踪; 稀疏表示; 词典池化;

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