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基于全局与局部结构反稀疏外观模型的目标跟踪算法
被引量：
2
1
作者
胡正平
谢荣路
+1 位作者
王蒙
孙哲
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期1065-1074,共10页
为了提高稀疏表示跟踪模型性能,提出基于全局与局部结构反稀疏外观模型的目标跟踪算法(GLIS).首先采用反稀疏表达方式一次求解优化问题,计算所有粒子权重以提升算法实时性.然后,提出基于联合判别相似度图(JDS map)排名机制以提升算法鲁...
为了提高稀疏表示跟踪模型性能,提出基于全局与局部结构反稀疏外观模型的目标跟踪算法(GLIS).首先采用反稀疏表达方式一次求解优化问题,计算所有粒子权重以提升算法实时性.然后,提出基于联合判别相似度图(JDS map)排名机制以提升算法鲁棒性,将候选目标分块并分别计算加权稀疏解,联结不同权重的局部块为整体并计算其稀疏解.最后采用联合机制将2种稀疏解合并为JDS map.在跟踪过程中,采用双重模板更新机制更新目标模板及权重模板.实验表明,在复杂环境下,文中算法仍然可以准确跟踪目标.
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关键词
目标跟踪
反稀疏
联合判别
双重模板
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职称材料
基于视觉显著图的结构反稀疏在线目标跟踪
被引量：
2
2
作者
胡正平
谢荣路
+1 位作者
王蒙
孙哲
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017年第1期43-52,共10页
为提高稀疏跟踪器性能,提出一种在贝叶斯推论框架下的基于视觉显著图的结构反稀疏在线目标跟踪算法。首先将基于马尔可夫(Markov)模型的关联性视觉显著度检测算法用于当前帧并计算目标模板的显著图,其次提出全局与局部分块的结构外观模...
为提高稀疏跟踪器性能,提出一种在贝叶斯推论框架下的基于视觉显著图的结构反稀疏在线目标跟踪算法。首先将基于马尔可夫(Markov)模型的关联性视觉显著度检测算法用于当前帧并计算目标模板的显著图,其次提出全局与局部分块的结构外观模型表示候选目标,将显著图映射回每一个局部块并计算出对应的自适应权重,最后提出联合全局与局部稀疏解的度量准则度量候选目标与目标模板的相似度,从而确立在贝叶斯框架下对目标状态最佳估计。在跟踪过程中,采用反稀疏表达方式一次求解优化问题计算出所有粒子权重来提高算法效率。实验结果表明,本文算法具有良好的鲁棒性和实时性。
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关键词
目标跟踪
视觉显著性
贝叶斯框架
反稀疏
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职称材料
多特征联合的尺度和方向自适应meanshift跟踪算法
被引量：
1
3
作者
胡正平
石巍
谢荣路
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2015年第3期254-268,共15页
经典meanshift跟踪算法因其具有计算量小、实时性强等优点而得到广泛应用。但在目标发生缩放、旋转、光照变化以及目标颜色与周围背景颜色难以区分等情况下,经典meanshift算法的鲁棒性不佳,目标定位精度不高,算法稳定性不好。鉴于此,本...
经典meanshift跟踪算法因其具有计算量小、实时性强等优点而得到广泛应用。但在目标发生缩放、旋转、光照变化以及目标颜色与周围背景颜色难以区分等情况下,经典meanshift算法的鲁棒性不佳,目标定位精度不高,算法稳定性不好。鉴于此,本文提出一种联合颜色和纹理直方图表示的meanshift算法,其中本文用到的局部二值模式LBP是基于分块思想改进的纹理算子,有效地提取边缘和角点等主要目标模式来更加精炼地表示目标;另外,通过有效利用目标候选区域的矩信息,来解决跟踪目标运动中尺度和方向的变化的问题。通过不同场景视频跟踪实验表明,与经典meanshift算法及改进前的联合特征表示方法相比,文中提出的改进算法在上述复杂场景下的目标跟踪具有更高的稳定性和鲁棒性。
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关键词
目标跟踪
MEANSHIFT算法
LBP
颜色直方图
尺度变化
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职称材料
题名
基于全局与局部结构反稀疏外观模型的目标跟踪算法
被引量：
2
1
作者
胡正平
谢荣路
王蒙
孙哲
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期1065-1074,共10页
基金
国家自然科学基金项目(No.61071199)
河北省自然科学基金项目(No.F2016203422)资助~~
文摘
为了提高稀疏表示跟踪模型性能,提出基于全局与局部结构反稀疏外观模型的目标跟踪算法(GLIS).首先采用反稀疏表达方式一次求解优化问题,计算所有粒子权重以提升算法实时性.然后,提出基于联合判别相似度图(JDS map)排名机制以提升算法鲁棒性,将候选目标分块并分别计算加权稀疏解,联结不同权重的局部块为整体并计算其稀疏解.最后采用联合机制将2种稀疏解合并为JDS map.在跟踪过程中,采用双重模板更新机制更新目标模板及权重模板.实验表明,在复杂环境下,文中算法仍然可以准确跟踪目标.
关键词
目标跟踪
反稀疏
联合判别
双重模板
Keywords
Object Tracking, Inverse Sparse, Joint Discrimination, Double-Template
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于视觉显著图的结构反稀疏在线目标跟踪
被引量：
2
2
作者
胡正平
谢荣路
王蒙
孙哲
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017年第1期43-52,共10页
基金
国家自然科学基金(61071199)
河北省自然科学基金(F2016203422)
文摘
为提高稀疏跟踪器性能,提出一种在贝叶斯推论框架下的基于视觉显著图的结构反稀疏在线目标跟踪算法。首先将基于马尔可夫(Markov)模型的关联性视觉显著度检测算法用于当前帧并计算目标模板的显著图,其次提出全局与局部分块的结构外观模型表示候选目标,将显著图映射回每一个局部块并计算出对应的自适应权重,最后提出联合全局与局部稀疏解的度量准则度量候选目标与目标模板的相似度,从而确立在贝叶斯框架下对目标状态最佳估计。在跟踪过程中,采用反稀疏表达方式一次求解优化问题计算出所有粒子权重来提高算法效率。实验结果表明,本文算法具有良好的鲁棒性和实时性。
关键词
目标跟踪
视觉显著性
贝叶斯框架
反稀疏
Keywords
target tracking
visual saliency
Bayesian framework
inverse sparse
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
多特征联合的尺度和方向自适应meanshift跟踪算法
被引量：
1
3
作者
胡正平
石巍
谢荣路
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2015年第3期254-268,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(61071199)
河北省自然科学基金资助项目(F2010001297)
文摘
经典meanshift跟踪算法因其具有计算量小、实时性强等优点而得到广泛应用。但在目标发生缩放、旋转、光照变化以及目标颜色与周围背景颜色难以区分等情况下,经典meanshift算法的鲁棒性不佳,目标定位精度不高,算法稳定性不好。鉴于此,本文提出一种联合颜色和纹理直方图表示的meanshift算法,其中本文用到的局部二值模式LBP是基于分块思想改进的纹理算子,有效地提取边缘和角点等主要目标模式来更加精炼地表示目标;另外,通过有效利用目标候选区域的矩信息,来解决跟踪目标运动中尺度和方向的变化的问题。通过不同场景视频跟踪实验表明,与经典meanshift算法及改进前的联合特征表示方法相比,文中提出的改进算法在上述复杂场景下的目标跟踪具有更高的稳定性和鲁棒性。
关键词
目标跟踪
MEANSHIFT算法
LBP
颜色直方图
尺度变化
Keywords
target tracking
meanshift algorithm
LBP
color histogram
scale variation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全局与局部结构反稀疏外观模型的目标跟踪算法
胡正平
谢荣路
王蒙
孙哲
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2016
2
下载PDF
职称材料
2
基于视觉显著图的结构反稀疏在线目标跟踪
胡正平
谢荣路
王蒙
孙哲
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017
2
下载PDF
职称材料
3
多特征联合的尺度和方向自适应meanshift跟踪算法
胡正平
石巍
谢荣路
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2015
1
下载PDF
职称材料
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