基于编码迁移的快速鲁棒视觉跟踪

发布时间：2018-07-25 13:50

【摘要】：L1跟踪表示模型的稀疏性约束,使其对局部遮挡具有良好的鲁棒性,但同时也造成了跟踪速度慢的问题。针对此问题,该文提出使用编码迁移方法进行视觉跟踪。该方法利用低分辨率字典计算候选目标表示系数,并使用高分辨率字典构造观测似然,有效地减小了跟踪过程中的计算量。为了提高编码迁移的精度和字典适应背景干扰的能力,提出一种在线鲁棒判别式联合字典学习模型用于字典更新。实验结果表明所提方法具有良好的鲁棒性和较快的跟踪速度。
[Abstract]:The sparse constraint of L1 tracking representation model makes it robust to local occlusion, but it also causes the problem of slow tracking speed. To solve this problem, this paper proposes a coding migration method for visual tracking. The proposed method uses low-resolution dictionaries to calculate candidate target representation coefficients and uses high-resolution dictionaries to construct observational likelihood which effectively reduces the amount of computation in the tracking process. In order to improve the accuracy of coding migration and the ability of dictionary to adapt to background interference, an online robust discriminant joint dictionary learning model is proposed for dictionary updating. Experimental results show that the proposed method has good robustness and fast tracking speed.
【作者单位】： 陆军军官学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室;陆军军官学院十一系;
【基金】：国家自然科学基金(61175035,61379105)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2144016