【摘 要】
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为提高目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于结构稀疏表示的时间连续贝叶斯分类跟踪算法。在粒子滤波框架下进行,采用结构稀疏表示原理对样本进行线形重构。考虑到跟踪过程中目标形
【机 构】
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嘉应学院计算机学院,华南理工大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61304084）, 广东省自然科学基金项目（2014A030307038）, 嘉应学院创新强校基金项目（CQX036）
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为提高目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于结构稀疏表示的时间连续贝叶斯分类跟踪算法。在粒子滤波框架下进行,采用结构稀疏表示原理对样本进行线形重构。考虑到跟踪过程中目标形态帧间的连续性,将时间连续约束项嵌入线性重构目标方程,设计目标方程求解方法,获得稀疏系数;为更好地提取稀疏系数中的相似度信息,利用贝叶斯原理设计一款分类器,通过跟踪过程中获得的正负样本进行训练,有效地对候选目标进行分类。将该算法与其它4种先进的算法在6组测试视频中进行比较,实验结果表明,该算法在复杂条件下具有较高的鲁棒性。
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