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基于在线判别分析的鲁棒L1视觉跟踪算法  
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【英文篇名】 Robust L1 visual tracking algorithm based on online discriminative analysis
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 余胜生; 代江华; 孙伟平; 郭红星;
【英文作者】 Yu Shengsheng; Dai Jianghua; Sun Weiping; Guo Hongxing; School of Computer Science and Technology; Huazhong University of Science and Technology;
【作者单位】 华中科技大学计算机科学与技术学院;
【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 08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】 视觉跟踪; 粒子滤波; 在线判别分析; 逻辑回归; L1优化;
【英文关键词】 visual tracking; particle filter; online discriminative analysis; logistic regression; L1 optimization;
【摘要】 通过分析经典L1视觉跟踪算法在粒子滤波框架下的采样粒子分布与运动目标真实状态的差异,提出了一种基于在线判别分析的改进L1视觉跟踪算法.该跟踪算法利用基于在线逻辑回归模型的判别分析及其更新过程,自主获取运动目标的实时状态与变化,增强运动目标与背景信息之间的可判别性,以实现采样粒子的自适应重要性筛选.通过筛选,尽量排除与运动目标差异大的粒子,降低这些粒子造成的跟踪不稳定性,并减少L1优化求解的次数,从而提高跟踪的鲁棒性和整个算法的执行效率.与五种跟踪算法在四组公开视频上的实验结果表明:提出的算法能够长时间准确地对运动目标进行跟踪,同时相对经典L1跟踪算法而言,有效地降低了计算复杂度.
【英文摘要】 By analyzing the distribution of the particles sampled by particle filter and their difference with the true state of moving targets,an improved L1 tracking method based on online discriminative analysis was proposed.The proposed method realized adaptive importance selection of sampled particles by adopting discrimination analysis and updating process of an online logistic regression model to capture the real-time state and changes of moving targets and to enhance the discrimination between the moving targe...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61300140)
【更新日期】 2014-10-09
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 视觉跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究课题,当今的主流视觉跟踪算法有结构限制下的自举二元分类器跟踪(TLD)[1]、基于目标自适应更新的递增式视觉跟踪(IVT)[2]、基于多示例学习的分类器跟踪(MIL)[3]和基于MCMC(马尔可夫链蒙特卡罗)的分解跟踪(VTD)[4]等,这些算法在跟踪、光?

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