【摘 要】
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提出了一种新的简单高效记忆梯度协方差跟踪算法。首先,利用记忆梯度算法优化协方差目标模板与候选目标的距离函数以快速精确搜索最佳匹配目标,充分利用记忆梯度算法避免收敛
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603415);辽宁省教育厅科学基金项目(L2015558)
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提出了一种新的简单高效记忆梯度协方差跟踪算法。首先,利用记忆梯度算法优化协方差目标模板与候选目标的距离函数以快速精确搜索最佳匹配目标,充分利用记忆梯度算法避免收敛到局部最优解,克服最速下降算法中穷尽局部搜索的低效。同时,为减少黎曼流形空间上高维正定对称协方差矩阵相似性度量的计算负担,用JBLD（Jensen-Bregman LogDet）方法进行协方差特征的相似性度量。该度量在基于梯度优化算法的框架下有助于梯度的快速计算。实验利用多场景视频标准测试库及新的评价指标,验证了文中算法性能优于对比算法。
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