[发明专利]一种基于稀疏表示和先验概率相结合的目标跟踪方法有效
| 申请号： | 201610529479.7 | 申请日： | 2016-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN106529526B | 公开（公告）日： | 2019-12-17 |
| 发明（设计）人： | 周健;田猛 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32 |
| 代理公司： | 11385 北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司 | 代理人： | 董芙蓉 |
| 地址： | 230601 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 表示 先验 概率 相结合 目标 跟踪 算法 | ||
【主权项】：
1.一种基于稀疏表示和先验概率相结合的目标跟踪方法，其特征在于，包括下列步骤：/n构建下列正则化模型：/n
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