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基于残差矩阵估计的稀疏表示目标跟踪算法

陈典兵 朱明 高文 王慧利 杨航

基于残差矩阵估计的稀疏表示目标跟踪算法

陈典兵, 朱明, 高文, 王慧利, 杨航
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  • 基于稀疏表示的目标跟踪算法多数利用稀疏系数计算目标位置信息,而忽略了稀疏表示过程中的残差所包含的信息.因此,本文设计了一种基于残差矩阵估计的跟踪模型.该模型在粒子滤波的框架下利用L1范数分别约束稀疏表示系数与残差矩阵,并且利用L2范数建立残差矩阵与观测模型之间的联系.本文给出了相应求解模型的表示系数与残差矩阵的迭代算法,并利用残差矩阵更新模板字典.相比应用稀疏系数的跟踪算法,本文算法考虑了残差矩阵对跟踪结果的影响,使得算法对于候选目标的评估更加精确,同时在模板更新部分引入残差矩阵,使得字典能够更好地描述目标的变化.实验数据表明,本文算法优于现今主流算法.
      通信作者: 朱明, zhu_mingca@163.com
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:61401425)和吉林省科技发展计划青年科研基金(批准号:20150520057JH)资助的课题.
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  • 引用本文:
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-04-05
  • 修回日期:  2016-07-14
  • 刊出日期:  2016-10-05

基于残差矩阵估计的稀疏表示目标跟踪算法

  • 1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 长春 130033;
  • 2. 中国科学院大学, 北京 100039
  • 通信作者: 朱明, zhu_mingca@163.com
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:61401425)和吉林省科技发展计划青年科研基金(批准号:20150520057JH)资助的课题.

摘要: 基于稀疏表示的目标跟踪算法多数利用稀疏系数计算目标位置信息,而忽略了稀疏表示过程中的残差所包含的信息.因此,本文设计了一种基于残差矩阵估计的跟踪模型.该模型在粒子滤波的框架下利用L1范数分别约束稀疏表示系数与残差矩阵,并且利用L2范数建立残差矩阵与观测模型之间的联系.本文给出了相应求解模型的表示系数与残差矩阵的迭代算法,并利用残差矩阵更新模板字典.相比应用稀疏系数的跟踪算法,本文算法考虑了残差矩阵对跟踪结果的影响,使得算法对于候选目标的评估更加精确,同时在模板更新部分引入残差矩阵,使得字典能够更好地描述目标的变化.实验数据表明,本文算法优于现今主流算法.

English Abstract

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