基于局部稀疏表示的目标跟踪-中国学术期刊网络出版总库

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基于局部稀疏表示的目标跟踪

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【英文篇名】	Object tracking based on local sparse representation
【下载频次】	★★★★★
【作者】	向金海; 樊恒; 徐俊; 邓君丽;
【英文作者】	XiangJinhai; Fan Heng; Xu Jun; Deng Junli; College of Science; Huazhong Agricultural University; College of Engineering; College of Physical Science and Technology; Central China Normal University;
【作者单位】	华中农业大学理学院; 华中农业大学工学院; 华中师范大学物理科学与技术学院;
【文献出处】	华中科技大学学报(自然科学版) , Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2014年 07期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	视频监控; 目标跟踪; 局部表观模型; 稀疏表示; 局部特征块; 粒子滤波;
【英文关键词】	video surveillance; object tracking; local appearance model; sparse representation; local feature block; particle filter;
【摘要】	为了克服目标遮挡、姿态变换、光照变化等导致的视频目标跟踪失效问题,提出了一种自适应局部表观模型的跟踪方法.将目标分割成多个局部特征子块,选择其中部分具有相对显著性特征的子块,在粒子滤波框架下,使用稀疏表示方法独立跟踪选择的局部子块,通过各局部子块跟踪结果来估计目标.在跟踪过程中,为了保证跟踪子块的表观相对稳定,动态替换不稳定的局部特征块.实验结果表明:该方法与各种流行跟踪方法相比,跟踪结果稳定,特别是在目标部分遮挡和变形以及光照变化等条件下,具有更好的跟踪准确性.
【英文摘要】	To solve problems of object occlusion,posture and illumination changes during the process of object tracking,a novel tracking method based on adaptive local appearance model was presented.Object was segmented into many local feature sub blocks,and parts of them which are relative significant were chosen.Within the framework of particle filter,sparse representation was utilized to track every local sub block,and then object state was estimated by tracking results of sub blocks.During process of tracking,unst...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(11204099); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2013QC024)
【更新日期】	2014-10-10
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	目标跟踪一直是计算机视觉研究的热点领域之一,广泛应用于视频监控、虚拟现实、人机交互等方面.但是光照变化、目标遮挡以及姿态变换等导致目标表观变化,使得目标跟踪结果出现漂移甚至完全失效[1].目标跟踪主要考虑两个方面的问题:一是如何建立目标的表观模型,即目标表示问题;?

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