一种融合多级稀疏表达和度量学习的目标跟踪方法
来源期刊：控制与决策2015年第10期
论文作者：彭梦 蔡自兴 陈白帆
文章页码：1791 - 1796
关键词：目标跟踪;稀疏表达;度量学习;
摘 要：基于稀疏表达的跟踪方法通常采用基于固定阈值的模板更新策略,很难适应不断变化的目标外形;其次,稀疏表达缺乏描述目标流行结构的能力,区分背景和目标的能力差.针对基于固定阈值的模板更新策略的不足,提出一种多级分层的目标模板字典.为了改善对背景和目标的区分能力,提出一种融合多级稀疏表达和度量学习的目标跟踪方法.实验结果表明了所提出的方法能有效提高跟踪的鲁棒性和精度.
彭梦，蔡自兴，陈白帆
中南大学信息科学与工程学院
摘 要：基于稀疏表达的跟踪方法通常采用基于固定阈值的模板更新策略,很难适应不断变化的目标外形;其次,稀疏表达缺乏描述目标流行结构的能力,区分背景和目标的能力差.针对基于固定阈值的模板更新策略的不足,提出一种多级分层的目标模板字典.为了改善对背景和目标的区分能力,提出一种融合多级稀疏表达和度量学习的目标跟踪方法.实验结果表明了所提出的方法能有效提高跟踪的鲁棒性和精度.
关键词：目标跟踪;稀疏表达;度量学习;
