【摘 要】
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针对稀疏原型跟踪方法中未考虑正交模板系数的密集性的问题,本文提出一种L1-L2范数联合约束的鲁棒目标跟踪。首先,该方法建立基于L1-L2范数联合约束的目标表示模型,对PCA基模
【基金项目】
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国家自然科学基金（61401200,61201365）项目资助
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针对稀疏原型跟踪方法中未考虑正交模板系数的密集性的问题,本文提出一种L1-L2范数联合约束的鲁棒目标跟踪。首先,该方法建立基于L1-L2范数联合约束的目标表示模型,对PCA基模板系数和琐碎模板系数分别进行L2范数和L1范数正则化约束,不仅提高了跟踪的准确性,而且保证了对目标遮挡的鲁棒性;其次,针对目标表示模型的优化问题,运用岭回归和软阈值收缩方法快速迭代求解PCA基模板系数和琐碎模板系数;最后以粒子滤波为框架,利用目标未被遮挡部分的重构误差和稀疏噪声项建立观测模型,并结合提出的L1-L2范数联合约束的算法
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