特征压缩在线距离度量学习跟踪

陈东成; 朱明; 贺柏根; 杨文波

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为提高在线学习目标跟踪的实时性和准确率,结合压缩感知理论,提出一种将距离度量学习(DML)运用到目标跟踪的算法。首先,根据所选定的目标位置分别提取目标和背景样本集,运用随机投影理论对样本的Harr-like特征进行压缩;然后,用压缩后的低维特征向量集训练度量矩阵;最后,在新的一帧中抽取目标和背景的样本,用训练得到的度量矩阵计算已知目标和样本间的Mahalanobis距离,距离最小的样本的位置就是所要跟踪的目标的位置。对不同视频序列的测试结果表明,用压缩特征表示目标,使特征计算的计算量压缩到原来的1/4,减少了特征计算的时间;用训练后的度量矩阵计算目标位置,即跟踪器能够根据目标的不断变化自适应调整参数,提高了跟踪的准确率。

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来源
《光电子．激光》 |2014年第8期|1592-1597|共6页
作者
陈东成; 朱明; 贺柏根; 杨文波;
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作者单位

中国科学院长春光学精密机械与物理研究所、中国科学院航空光学成像与测量重点实验室;

吉林长春130033;

中国科学院大学;

北京100039;

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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
压缩感知; 目标跟踪; 距离度量; Mahalanobis距离;

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