文件名称:
通过稀疏表示来学习本地外观，以实现强大而快速的视觉跟踪
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-04
详细说明：在本文中，我们提出了一种使用稀疏表示和在线字典学习技术进行视觉跟踪的新颖外观模型。 在我们的方法中，视觉外观由稀疏表示表示，并且在线词典学习策略用于在跟踪过程中适应外观变化。 我们通过定义稀疏一致性约束来简化稀疏表示和在线词典学习，该约束促进外观模型的生成和判别能力。 在字典学习阶段会强制执行弹性网约束，以捕获对局部遮挡不敏感的局部外观的特征。 因此，相对于所学习的包含局部外观的稀疏基数，使用稀疏系数可以有效地从破坏中恢复目标外观。 在所提出的方法中，字典是不完整的，因此可以有效地实现跟踪。 此外，我们采用基于中位数绝对偏差的鲁棒相似性度量来消除异常值，并评估观测值与模型之间的似然性。 最后，我们将提出的外观模型与粒子过滤器框架集成在一起，以形成一个强大的视觉跟踪算法。 在基准视频序列上进行的实验表明，所提出的外观模型在跟踪性能方面优于其他最新技术。
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