基于稀疏表示的残差连续目标跟踪算法

发布时间：2017-09-22 20:51

  本文关键词：基于稀疏表示的残差连续目标跟踪算法

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【摘要】：为提高目标跟踪算法在复杂条件下的鲁棒性和准确性,在粒子滤波框架下,提出一种基于稀疏表示的2范数最小化时间连续目标跟踪算法。使用模板字典线性重构候选目标,利用2范数对重构系数进行稀疏约束,构建2范数约束的目标方程。考虑到目标状态帧间残差的连续性,将残差连续约束项嵌入目标方程,通过求偏导数的方法求解目标方程。采用稀疏表示与增量学习结合的方法对模板字典进行更新,实现目标的精确跟踪。实验结果表明,与现有目标跟踪算法相比,该算法具有较强的跟踪鲁棒性及抗干扰能力。
【作者单位】： 嘉应学院计算机学院;华南理工大学机械与汽车工程学院;
【关键词】： 目标跟踪 稀疏表示 粒子滤波 模板字典 残差 连续性
【基金】：国家“863”计划基金资助项目(2015AA043005) 广东省创新强校基金资助项目(CQX036)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 中文引用格式:侯跃恩,李伟光.基于稀疏表示的残差连续目标跟踪算法[J].计算机工程,2016,42(9):257-261,267.英文引用格式:Hou Yueen,Li Weiguang.Target Tracking Algorithm of Continuous Residual Based on SparseRepresentation[J].Computer Engineering,2016,42(9):257-26

【参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：902755