基于稀疏表示的生成式算法
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標(biāo)簽：稀疏(8618)
針對視頻目標(biāo)魯棒跟蹤問題，提出了一種基于稀疏表示的生成式算法。首先提取特征構(gòu)建目標(biāo)和背景模板，并利用隨機抽樣獲得足夠多的候選目標(biāo)狀態(tài)；然后利用多任務(wù)反向稀疏表示算法得到稀疏系數(shù)矢量構(gòu)造相似度測量圖，這里引入了增廣拉格朗日乘子（ALM）算法解決Li -min難題；最后從相似度圖中使用加性池運算提取判別信息選擇與目標(biāo)模板相似度最高并與背景模板相似度最小的候選目標(biāo)狀態(tài)作為跟蹤結(jié)果，該算法是在貝葉斯濾波框架下實現(xiàn)的。為了適應(yīng)跟蹤過程中目標(biāo)外觀由于光照變化、遮擋、復(fù)雜背景以及運動模糊等場景引起的變化，制定了簡單卻有效的更新機制，對目標(biāo)和背景模板進行更新。對仿真結(jié)果的定性和定量評估均表明與其他跟蹤算法相比，所提算法的跟蹤準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性有了一定的提高，能有效地解決光照和尺度變化、遮擋、復(fù)雜背景等場景的跟蹤難題。
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