改进稀疏表示模型的目标跟踪

发布时间：2017-09-16 21:41

  本文关键词：改进稀疏表示模型的目标跟踪

  更多相关文章： 稀疏表示 目标跟踪 协同模型 似然函数 重构误差

【摘要】：针对受到光照、遮挡及姿态变化等引起的目标外观发生变化时,目标跟踪的鲁棒性和准确性较差的问题,将稀疏表示引入到粒子滤波框架进行目标跟踪,提出一种稀疏协同模型。首先,在目标运动定位模型中,使用灰度强度值表示目标对象;其次,判别模型通过训练正负模板集获得最优分类特征,并在生成模型中对目标直方图加权以提高目标生成效率;然后,将分类判别模型和生成模型集成在协同模型中,利用重构误差确定目标;最后,通过各模块独立更新,减少目标外观变化对目标跟踪的影响。实验结果表明,所提方法的平均中心误差仅为7.5像素,且具备良好的抗噪性和实时性。
【作者单位】： 河南师范大学计算机与信息工程学院;"智慧商务与物联网技术"河南省工程实验室(河南师范大学);
【关键词】： 稀疏表示 目标跟踪 协同模型 似然函数 重构误差
【基金】：国家自然科学基金资助项目(U1304607) 河南省高等学校重点项目(15A520080) 河南师范大学博士科研启动基金资助项目(qd12138)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目标跟踪的实质是估计目标对象在图像序列中的状态[1-3],是识别、分析、决策等后续高级处理的基础,其在安全监控、交通监测、人机交互、军事领域、医学应用等领域[4],有着广泛应用。目标跟踪模型可分为判别模型(Discriminant Model,DM)和生成模型(Generative Model,GM)两

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本文编号：865586