[00335257]一种基于稀疏表示和先验概率相结合的目标跟踪算法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
通过小试
专利所属地：中国
专利号：CN201610529479.7
交易方式：
资料待完善
联系人：
安徽大学
进入空间
所在地：安徽合肥市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明针对遮挡、旋转、姿态变化和运动模糊问题，提出了一种基于稀疏表示和先验概率相结合的目标跟踪算法。通过先验概率衡量目标模板的重要性，将模板的重要性引入到正则化模型中，并作为模板更新的主要依据，从而获得一种新的候选目标稀疏系数求解方法。在多个测试视频序列上，与多种流行算法相比，该算法可以达到相同甚至更高的跟踪精度。实验结果表明，在各种含有光照、姿态变化和运动模糊，特别是存在遮挡和平面外旋转的视频中，该算法可以稳定可靠地跟踪目标，表明改进的正则化模型更适应于处理目标遮挡、运动模糊、姿态变化、平面外旋转的视频。
摘要：本发明针对遮挡、旋转、姿态变化和运动模糊问题，提出了一种基于稀疏表示和先验概率相结合的目标跟踪算法。通过先验概率衡量目标模板的重要性，将模板的重要性引入到正则化模型中，并作为模板更新的主要依据，从而获得一种新的候选目标稀疏系数求解方法。在多个测试视频序列上，与多种流行算法相比，该算法可以达到相同甚至更高的跟踪精度。实验结果表明，在各种含有光照、姿态变化和运动模糊，特别是存在遮挡和平面外旋转的视频中，该算法可以稳定可靠地跟踪目标，表明改进的正则化模型更适应于处理目标遮挡、运动模糊、姿态变化、平面外旋转的视频。
