【摘 要】
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针对视频目标跟踪过程中,目标遮挡往往导致跟踪失败的问题,提出了一种基于稀疏表达和多任务学习的目标跟踪算法。将求解粒子稀疏表达的过程看作是一个多任务学习问题,在求解稀疏表达系数时将目标系数矩阵和冗余系数矩阵分开求解。由于粒子选择目标模板的相似性,选择用l1,∞范数对目标系数矩阵进行约束以获得组群稀疏特性;由于遮挡出现位置的随机性,选择用l1,1范数对冗余系数矩阵进行约束以获得元素稀疏特性。最后采用A
【基金项目】
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中国自然科学基金（61175028）
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针对视频目标跟踪过程中,目标遮挡往往导致跟踪失败的问题,提出了一种基于稀疏表达和多任务学习的目标跟踪算法。将求解粒子稀疏表达的过程看作是一个多任务学习问题,在求解稀疏表达系数时将目标系数矩阵和冗余系数矩阵分开求解。由于粒子选择目标模板的相似性,选择用l1,∞范数对目标系数矩阵进行约束以获得组群稀疏特性;由于遮挡出现位置的随机性,选择用l1,1范数对冗余系数矩阵进行约束以获得元素稀疏特性。最后采用ADMM优化算法对复合约束模型进行优化。复合约束模型不仅考虑了粒子之间的相关性,同时能够更准确地重构随机出
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