【摘 要】
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为提高目标跟踪算法的鲁棒性,提出一种基于多任务学习框架下结构化稀疏模型的目标跟踪算法（SSMTL）。对目标模板和观测模板构建结构化稀疏模型,充分利用目标的内部结构化信息,有
【机 构】
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江苏信息职业技术学院物联网工程系,南京邮电大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61272273、61170305）,江苏省普通高校研究生科研创新计划基金项目（CXLX13_465）,江苏省高等职业院校国内高级访问学者计划基金项目（2014FX034）
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为提高目标跟踪算法的鲁棒性,提出一种基于多任务学习框架下结构化稀疏模型的目标跟踪算法（SSMTL）。对目标模板和观测模板构建结构化稀疏模型,充分利用目标的内部结构化信息,有效应对严重遮挡、光线变化及背景杂乱等因素;结合多任务学习思想,将密集采样的粒子视为子任务,有效地利用粒子间的相互关系,改进加速近似梯度（APG）算法获得最优目标候选;提出利用遮挡检测及在线更新模板策略进一步提高目标跟踪性能。实验结果表明,相对于其它目标跟踪算法,SSMTL算法可以更准确地跟踪目标,应对复杂背景下的严重遮挡性能更优。
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