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稀疏表观模型及高效分类器研究  
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【英文题名】 Research on Sparse Appearance Model and Efficient Classifier
【作者】 李广三;
【导师】 王琰;
【学位授予单位】 沈阳理工大学;
【学科专业名称】 计算机软件与理论
【学位年度】 2014
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 沈阳理工大学
【网络出版投稿时间】 2014-07-10
【关键词】 视觉目标跟踪; 稀疏表观模型; 加权朴素贝叶斯分类器;
【英文关键词】 Visual Object Tracking; Sparse Appearance Model; Weighted Na ve; Bayesian Classifier;
【中文摘要】 本文提出稀疏表观模型和高效分类器作为研究对象,旨在解决复杂跟踪环境中目标表观变化导致跟踪算法鲁棒性下降的问题。视觉目标跟踪属于计算机视觉的底层研究范畴,在安全监控、智能交通、军事应用、视频压缩、人机交互等方面有着广泛应用。研究如何提高视觉目标跟踪算法的鲁棒性具有十分重要的意义。 压缩跟踪算法基于压缩感知理论使用一个随机测量矩阵提取局部的稀疏广义类Haar特征构建稀疏的自适应表观模型,提高了算法在复杂跟踪环境下的鲁棒性。在该算法中,目标区域使用一个矩形表示,里面包含部分背景信息,这样在提取特征时会提取背景中的稀疏广义类Haar特征,这些来自背景的特征会参与到表观模型的构建过程中,这在一定程度上影响了表观模型的精确度,进而影响算法的鲁棒性。本文算法首先使用压缩跟踪算法得到检测样本的分类器分数,其次使用全局灰度直方图特征计算目标和检测样本之间的相似度,然后使用相似度对分类器分数做出修正。实验表明,全局灰度直方图特征的引入能够在一定程度上消除目标区域中背景部分的稀疏广义类Haar特征带来的不利影响,提高表观模型的稳定性和精确性,进而提高复杂环境下跟踪算法的鲁棒性。 压缩跟踪算法使用朴素贝叶斯分类器进行...
【英文摘要】 Sparse appearance model and efficient classifier are regarded as objects of study inthis paper, aiming at improving the robust of tracking algorithm which may be damagedby the change of object appearance in complex tracking scenes. Visual object trackingbelongs to the basic research category of computer vision, has broad applications in safemonitoring, intelligent traffic, military application, video compression, human computerinteraction and so on, improving the robustness of visual object tracking algorit...
【更新日期】 2015-02-25

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