[发明专利]一种鲁棒性的加权局部多任务稀疏跟踪方法在审
| 申请号： | 201710426168.2 | 申请日： | 2017-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN107274436A | 公开（公告）日： | 2017-10-20 |
| 发明（设计）人： | 熊继平;叶童;王妃 | 申请（专利权）人： | 浙江师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/269 | 分类号： | G06T7/269;G06T7/277;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 321004 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种鲁棒性的加权局部多任务稀疏跟踪方法，以提高跟踪目标对象的准确率。方法如下初始化目标模板，并对每个目标模板进行分块处理，获得模板字典；基于高斯随机采样原理获取当前帧的候选目标粒子，也对候选目标粒子进行分块处理；分块处理后的候选目标粒子基于模板字典线性表示；基于局部多任务稀疏跟踪模型捕获离群粒子；基于近端梯度加速法求解跟踪模型的全局最优解；根据观测似然度确定跟踪结果；在线更新模板字典。本发明能够有效克服视频中目标对象因光照变化、尺度变化、遮挡、变形、快速运动、旋转以及背景杂波等原因导致跟踪不准确甚至漂移的现象，从而实现准确连续跟踪视频中目标对象的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 鲁棒性 加权 局部 任务 稀疏 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
一种鲁棒性的加权局部多任务稀疏跟踪方法，用于对视频中标定的目标对象进行连续跟踪，其特征在于，包括如下步骤：首先初始化目标模板，并对每个目标模板进行分块处理，获得模板字典；基于高斯随机采样原理，采样获取当前帧第t帧的候选目标粒子，对每个候选目标粒子也进行分块处理；分块处理后的候选目标粒子基于模板字典线性表示；基于局部多任务稀疏跟踪模型捕获离群粒子；基于近端梯度加速法求解局部多任务稀疏跟踪模型的全局最优解；根据观测似然度确定跟踪结果；在线更新模板字典。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江师范大学，未经浙江师范大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710426168.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
