基于偏最小二乘特征表示与分类的联合优化目标跟踪

金广智; 石林锁; 牟伟杰; 刘浩; 司海峰

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基于偏最小二乘特征表示与分类的联合优化目标跟踪

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针对实际视觉跟踪中目标表观与前背景的非线性变化,提出一种基于偏最小二乘(PLS)表示与分类联合优化的目标跟踪方法,将目标跟踪转化为表示误差与分类损失的联合优化问题。首先,为了提高算法对前背景表观变化的稳定性,利用PLS理论的非线性对目标区域的前背景信息进行表达,并通过空间聚类构造多个线性外观模型描述目标区域的动态变化,建立带约束条件的表观特征库;然后,提出一种确定性搜索机制,构造联合优化目标函数,使表示误差与分类损失最小化;结合表观建模特点,构建随机梯度分类器(SGC),对模型进行增量特征更新,最终实现对目标的稳定准确跟踪。经多场景对比实验验证,本文算法能有效应对目标前背景的多种复杂变化。

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来源
《光电子．激光》 |2016年第2期|203-209|共7页
作者
金广智; 石林锁; 牟伟杰; 刘浩; 司海峰;
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作者单位

第二炮兵工程大学502教研室;

陕西西安710025;

西安思源学院理工学院;

陕西西安710038;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
目标跟踪; 偏最小二乘(PLS); 表观模型; 随机梯度; 联合优化;

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