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目标追踪是计算机视觉领域的重要组成部分,其所衍生的应用产品为人们的工作与生活带来了极大的便利。本文研究工作的核心为单目标......
目标跟踪问题中目标所在环境的变化对跟踪效果有较大影响.鉴于此,提出一种基于弹性网结构的稀疏表示模型,并在粒子滤波框架下设计......
作为压缩感知理论的研究核心之一，对冗余字典下信号稀疏表示理论的研究越来越受到人们的重视，该方法的核心是为了在变换域上，利用尽可......
机器人图像具有背景复杂、数据量大、实时变化、要求运算速度快的特点，若采用传统的Shannon采样方式对图像进行获取则会产生巨量的......
针对目前图像去噪方法噪音抑制不彻底、容易模糊细节等问题,提出了一种利用核模糊C均值聚类和正则化的图像稀疏去噪方法.该方法首......
针对跟踪过程中受到光照、噪声等外界干扰导致的跟踪准确率不高的问题,提出一种基于稀疏表示的运动目标跟踪模型。首先对视频图像......
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......
传统基于稀疏表示的目标跟踪方法,在目标背景复杂和严重遮挡等一系列场景中的跟踪效果较差,针对这一问题,提出一种基于稀疏表示的......
针对基于字典学习的图像去噪方法中字典学习速度慢、反应时间长的不足,在稀疏表示字典学习的基础上,提出了一种改进的字典学习算法......
