基于分层极限学习机和局部稀疏模型的视觉跟踪算法

发布时间：2018-03-02 16:32

  本文选题：视频跟踪　切入点：分层极限学习机　出处：《模式识别与人工智能》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：目标跟踪过程中常遇到形变和部分遮挡问题.为了解决该问题,文中提出结合分层极限学习机和自适应结构化局部稀疏外貌模型的视觉跟踪算法.分层极限学习机具有提取鲁棒特征并快速分类的能力.自适应结构化局部稀疏外貌模型可以使跟踪结果更准确,也可以解决部分遮挡问题.在不同视频序列上的性能测试表明文中算法在保持较高跟踪精度的同时,跟踪过程也较稳定.
[Abstract]:In the process of target tracking, deformation and partial occlusion are often encountered. In order to solve the problem, In this paper, a visual tracking algorithm based on hierarchical extreme learning machine and adaptive structured local sparse appearance model is proposed. Hierarchical extreme learning machine has the ability of extracting robust features and classifying quickly. The appearance model can make the tracking results more accurate, The performance tests on different video sequences show that the proposed algorithm has a high tracking accuracy and a stable tracking process.
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61471154)资助~~
【分类号】：TP181;TP391.41

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本文编号：1557298