【摘 要】
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针对真实视频场景中复杂的目标外观变化问题,提出新的结合排序向量SVM（RV-SVM）的单目标视频跟踪算法.基于压缩感知理论,利用稀疏测量矩阵压缩多尺度图像特征.采用Median-Flow跟
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61471321);国家“973”重点基础研究发展规划资助项目(2012CB316400);中兴通讯资助项目
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针对真实视频场景中复杂的目标外观变化问题,提出新的结合排序向量SVM（RV-SVM）的单目标视频跟踪算法.基于压缩感知理论,利用稀疏测量矩阵压缩多尺度图像特征.采用Median-Flow跟踪算法作为预测器,并为RV-SVM构建训练数据集,使算法能够适应真实场景中遇到的目标遮挡、3D旋转和目标快速移动等复杂情况.通过在线学习RV-SVM算法,对候选位置集进行排序,找到目标的真实位置.对不同视频序列的测试结果表明：该方法可以在目标运动、旋转以及光照和尺度发生变化的情况下实现准确的跟踪.
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