【摘 要】
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针对增强视频目标跟踪鲁棒性难题, 提出一种利用稀疏协同判别模型和生成模型的跟踪算法. 在判别模型中, 利用先验视觉知识训练一个基于SIFT 特征的过完备字典, 用于构建目标
【机 构】
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解放军理工大学指挥信息系统学院,中国电子科技集团公司第二十八所总体研究室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61471394）,江苏省自然科学青年基金（20140074）.
论文部分内容阅读
针对增强视频目标跟踪鲁棒性难题, 提出一种利用稀疏协同判别模型和生成模型的跟踪算法. 在判别模型中, 利用先验视觉知识训练一个基于SIFT 特征的过完备字典, 用于构建目标外观模型和训练分类器实现目标与背景的分离; 在生成模型中, 提取目标的局部特征以及计算目标的遮挡信息来构建目标模板, 通过计算候选目标与目标模板的相似度实现对目标的跟踪; 最终利用乘性策略融合2 种模型的跟踪结果. 定性和定量的实验结果表明, 与经典跟踪算法相比, 该算法具有较好的鲁棒性.
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