基于稀疏表示的多尺度目标跟踪算法

徐文强; 高以成; 周煜坤

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基于稀疏表示的多尺度目标跟踪算法

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由于目标的突发性移动、复杂的目标结构、遮挡、摄像机移动等原因,使得目标跟踪变得十分困难.结合粒子滤波和稀疏表示思想,提出一种鲁棒的多尺度目标跟踪算法.该算法首先经粒子滤波采样,并由随机森林分类器拒绝部分非目标粒子,再由稀疏重构算法计算出每个粒子属于目标的后验概率,从而刻画出当前目标状态.对比分析实验数据,可以看出该算法在准确性和正确性上都比其他跟踪算法优越,并且对目标姿态以及光照等变化具有较好的鲁棒性.

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来源
《计算机应用》 |2013年第z2期|179-182|共4页
作者
徐文强; 高以成; 周煜坤;
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作者单位

南京理工大学;

南京理工大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
目标跟踪; 粒子滤波; 稀疏表示; 随机森林; 多尺度;

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