【摘 要】
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压缩感知算法能有效地实时跟踪视频目标,但由于无法对目标特征最优选取,且样本搜索中心由上一帧目标位置所确定,其鲁棒性不高。鉴于此,提出了一种基于压缩感知的改进算法。该
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压缩感知算法能有效地实时跟踪视频目标,但由于无法对目标特征最优选取,且样本搜索中心由上一帧目标位置所确定,其鲁棒性不高。鉴于此,提出了一种基于压缩感知的改进算法。该算法将meanshift算法与压缩感知算法相结合,从meanshift算法中获得最佳候选区域中心作为压缩感知算法的样本搜索中心,跟踪过程中通过在线特征选择训练的分类器确定最终目标位置。实验表明,改进后的算法不仅在背景干扰大时跟踪精度更高,而且当目标受到遮挡后,也能稳定地跟踪目标。
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