【摘 要】
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为了实现复杂场景中的视觉跟踪,提出了一种以LK(Lucas-Kanade)图像配准算法为框架,基于稀疏表示的在线特征选择机制。在视频序列的每一帧,筛选出一些能够很好区分目标及其相邻背景的特征,从而降低干扰对跟踪的影响。该算法分别构造前景字典和背景字典,前景字典来自于第一帧的手动标定,并随着跟踪结果不断更新,而背景字典则在每一帧重新构造。同时,一种新的字典更新策略不仅能有效应对目标的外观变化,而且通
【基金项目】
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广东省自然科学基金资助项目（9451009001002667）
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为了实现复杂场景中的视觉跟踪,提出了一种以LK(Lucas-Kanade)图像配准算法为框架,基于稀疏表示的在线特征选择机制。在视频序列的每一帧,筛选出一些能够很好区分目标及其相邻背景的特征,从而降低干扰对跟踪的影响。该算法分别构造前景字典和背景字典,前景字典来自于第一帧的手动标定,并随着跟踪结果不断更新,而背景字典则在每一帧重新构造。同时,一种新的字典更新策略不仅能有效应对目标的外观变化,而且通过特征选择机制,能避免在更新过程中引入干扰,从而克服了漂移现象。大量的实验结果表明,该算法能有效应对视角
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