【摘 要】
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为提高目标跟踪算法在复杂条件下的鲁棒性和准确性,研究了一种基于贝叶斯分类的结构稀疏表示目标跟踪算法.首先通过首帧图像获得含有目标与背景模板的稀疏字典和正负样本;然
【机 构】
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嘉应学院计算机学院,华南理工大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划) No.2015AA043005~~
论文部分内容阅读
为提高目标跟踪算法在复杂条件下的鲁棒性和准确性,研究了一种基于贝叶斯分类的结构稀疏表示目标跟踪算法.首先通过首帧图像获得含有目标与背景模板的稀疏字典和正负样本;然后采用结构稀疏表示的思想对样本进行线性重构,获得其稀疏系数;进而设计一款贝叶斯分类器,分类器通过正负样本的稀疏系数进行训练,并对每个候选目标进行分类,获得其相似度信息;最后采用稀疏表示与增量学习结合的方法对稀疏字典进行更新.将该算法与其他4种先进算法在6组测试视频中进行比较,实验证明了该算法具有更好的性能.
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