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[精品论文]参考文献资料--基于稀疏表达的多示例学习目标追踪算法
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官方公共微信基于稀疏表示的目标跟踪算法研究--《兰州理工大学》2014年硕士论文
基于稀疏表示的目标跟踪算法研究
【摘要】：视频目标跟踪是一门包含了模式识别、图像处理、计算机图形学、人工智能、人工神经网络等的综合性交叉学科。其作为计算机视觉领域的一个重要研究课题,已经在军事、安全、工业和民用等各个领域得到了广泛地应用。
现有的目标跟踪算法在受到光照、遮挡以及姿态变化等引起的目标外观发生变化时,鲁棒性和准确性不能满足实际需求,本文利用稀疏表示的视觉特性,将稀疏表示理论引入到粒子滤波框架,以期减少目标外观变化的影响,提出了基于稀疏表示的目标跟踪算法。本文的主要研究工作如下：
1、研究了目前稀疏表示模型求解的两类方法：贪婪算法和凸松弛算法,并对贪婪算法中的正交匹配追踪(OMP)算法和块正交匹配追踪(BOMP)算法,凸松弛算法中的基追踪(BP)算法进行了深入研究,从运行时间、重构误差、重建质量等角度对这三种算法做了仿真对比实验。实验结果表明：在求解速度上,BOMP算法优于OMP和BP算法；在精度上,BP算法最好,BOMP算法和OMP算法相当。从整体性能出发考虑,BOMP算法实现了求解精度和速度上的平衡,更适合于求解目标跟踪中的稀疏表示问题。
2、将稀疏表示理论引入到粒子滤波框架,提出了基于稀疏表示的目标跟踪算法。该算法采用二维主成分分析(2DPCA)方法和稀疏表示建立目标外观模型,并采用BOMP算法求解稀疏表示系数,降低了目标模板的维数和算法的计算复杂度,此外,目标模板更新采用在线增量子空间更新方法,降低了算法对存储空间的要求,提高了目标外观描述的准确性。仿真实验结果表明,在目标出现光照变化、部分遮挡和姿态变化等引起外观变化的情况下,该算法仍能保持较高的跟踪精度,具有较强的鲁棒性。
【关键词】：
【学位授予单位】：兰州理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2014【分类号】：TP391.41【目录】：
摘要7-8Abstract8-10插图索引10-11第1章 绪论11-18 1.1 课题研究背景与意义11-13 1.2 目标跟踪理论国内外发展现状13-15 1.3 稀疏表示理论的研究发展现状15-16 1.4 本文的主要工作16 1.5 本文的内容安排16-18第2章 视频目标跟踪理论18-27 2.1 视频目标跟踪的基本原理18-19 2.2 视频目标跟踪算法分类19-24
2.2.1 基于点的跟踪19-21
2.2.2 基于线的跟踪21-22
2.2.3 基于面的跟踪22-24 2.3 视频目标跟踪算法的性能评估24-25 2.4 目标跟踪中的外观变化问题25-26 2.5 本章小结26-27第3章 稀疏表示理论及其模型求解27-36 3.1 稀疏表示理论27-28 3.2 稀疏表示算法28-35
3.2.1 贪婪算法29-32
3.2.2 凸松弛优化算法32-34
3.2.3 不同算法性能比较34-35 3.3 本章小结35-36第4章 基于稀疏表示的目标跟踪算法36-50 4.1 粒子滤波框架36-40
4.1.1 贝叶斯理论36-38
4.1.2 粒子滤波算法38-40 4.2 基于稀疏表示的目标跟踪算法40-45
4.2.1 基于稀疏表示的目标观测模型41-42
4.2.2 基于在线学习的目标子空间更新42-43
4.2.3 基于稀疏表示的目标跟踪算法43-45 4.3 仿真实验结果及分析45-49 4.4 本章小结49-50总结与展望50-51参考文献51-58致谢58-59附录A 攻读硕士学位期间所发表的论文59
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官方公共微信& 多模块稀疏投影在密集场景目标跟踪中的应用
多模块稀疏投影在密集场景目标跟踪中的应用
摘 要：提出了一种包含随机运动的复杂密集场景下的目标跟踪方法．在跟踪算法中，将稀疏模型与多模块彩色特征相结合，并通过将其转化为ll1正则化最小二乘问题实现对特征的稀疏投影．跟踪过程中利用粒子滤波得到预测跟踪点
【题　名】多模块稀疏投影在密集场景目标跟踪中的应用
【作　者】邵洁 董楠
【机　构】上海电力学院电子与信息工程学院 上海200090 中国科学院上海高等研究院 上海201203
【刊　名】《应用科学学报》2013年 第1期 104-110页　共7页
【关键词】视频跟踪 稀疏表示 密集场景 多模块彩色特征 粒子滤波
【文　摘】提出了一种包含随机运动的复杂密集场景下的目标跟踪方法．在跟踪算法中，将稀疏模型与多模块彩色特征相结合，并通过将其转化为ll1正则化最小二乘问题实现对特征的稀疏投影．跟踪过程中利用粒子滤波得到预测跟踪点，并将对应于最小投影差的预测点模块作为最优跟踪．为适应特征变化，在跟踪完成后根据新的跟踪结果自动更新目标模板．大量包含遮挡和光照变化的不同类型密集场景测试验证了该方法的有效性，与其他算法的比较说明了其优良性能．
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视频跟踪,稀疏表示,密集场景,多模块彩色特征,粒子滤波
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