基于自适应结构局部稀疏外观模型的视觉跟踪
资料介绍：
基于自适应结构局部稀疏外观模型的视觉跟踪(中文8000字,英文PDF)
摘要
稀疏表示法已应用于视觉跟踪中，通过目标模板寻找重建误差最小的最佳候选对象。然而，大多数基于稀疏表示的跟踪器只考虑整体表示，并没有充分利用稀疏系数来区分目标和背景，因此当场景中存在相似的对象或遮挡时，可能会失败，可能性更大。本文提出了一种基于结构局部稀疏外观模型的简单而鲁棒的跟踪方法。这种表示方法基于一种新的对齐池方法，同时利用目标的部分信息和空间信息。通过在局部补片之间汇集获得的相似性不仅有助于更精确地定位目标，而且还能处理遮挡。此外，我们还采用了一种模板更新策略，将增量子空间学习和稀疏表示相结合。该策略使模板适应目标的外观变化，减少了漂移的可能性，同时也降低了被遮挡目标模板的影响。对具有挑战性的基准图像序列进行定性和定量评估，结果表明，所提出的跟踪算法与几种最先进的跟踪方法相比，具有良好的性能。
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