[发明专利]一种基于多特征融合的稀疏表示的目标追踪方法有效
| 申请号： | 201710323852.8 | 申请日： | 2017-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN107330912B | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 曹雯雯;康彬;陈舒康;颜俊;朱卫平 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 高玲玲 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多特征融合的稀疏表示的目标追踪方法，所述方法采用稀疏表示的目标追踪方法，包括训练核权重、获得粒子观测的稀疏表示以及稀疏重建算法三个部分。本发明将fisher判别标准引入多特征核函数权重训练模型中，可准确判断出特征向量的鲁棒性强弱，提升多特征核函数融合的可靠性；使采用混合范数自适应的选择相关高的粒子观察用于多任务稀疏重建，可有效排除非相关采样粒子的干扰；重构算法具有快速收敛性以及较强的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 融合 稀疏 表示 目标 追踪 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多特征融合的稀疏表示的目标追踪方法，其特征在于包含以下步骤：步骤A，训练核权重；步骤B，获取观测粒子值；步骤C，稀疏重构算法求解Θ；步骤D，利用Θ进行状态估计。
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