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反向低秩稀疏约束下的融合Lasso目标跟踪算法
被引量：
1
1
作者
田丹
张国山
孙申申
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期1278-1284,共7页
现有的低秩稀疏优化目标跟踪算法容易存在下述两方面问题:①需要求解大量l1优化问题,计算复杂度高.②在目标突变运动情况下,经常出现跟踪漂移现象.为此,提出一种反向低秩稀疏约束下基于融合最小绝对值收缩和选择算子(Lasso)的目标跟踪算...
现有的低秩稀疏优化目标跟踪算法容易存在下述两方面问题:①需要求解大量l1优化问题,计算复杂度高.②在目标突变运动情况下,经常出现跟踪漂移现象.为此,提出一种反向低秩稀疏约束下基于融合最小绝对值收缩和选择算子(Lasso)的目标跟踪算法.首先,建立目标表观的反向稀疏表示描述,利用候选粒子反向稀疏表示目标模板,将在线跟踪中l1优化问题的数目由候选粒子数简化为1.其次,将融合Lasso模型引入到目标跟踪建模中,约束表示系数差分的绝对值之和,保证表示系数稀疏性的同时,使其连续性差异亦稀疏.从而限制目标表观在相邻帧间具有较小差异,但允许个别帧间存在较大差异性,以适应目标的突变运动.再次,利用核范数凸近似低秩约束,限制目标表观的时域相关性,以适应目标的外观变化.实验结果表明,面向具有严重遮挡、光照和尺度变化、目标突变运动等挑战性的标准跟踪数据集,提出算法能完成复杂场景下的跟踪任务.与目前几种热点算法进行定性与定量分析比较,提出算法具有更高的跟踪精度和较快的跟踪速度,特别是在目标突变运动情况下具有更好的鲁棒性.
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关键词
目标跟踪
反向
稀疏
表示
低秩约束
融合Lasso
粒子滤波
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职称材料
利用增广拉格朗日乘子的鲁棒跟踪算子
被引量：
1
2
作者
李飞彬
曹铁勇
+1 位作者
黄辉
王文
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第12期3555-3559,3564,共6页
针对视频目标鲁棒跟踪问题,提出了一种基于稀疏表示的生成式算法。首先提取特征构建目标和背景模板,并利用随机抽样获得足够多的候选目标状态;然后利用多任务反向稀疏表示算法得到稀疏系数矢量构造相似度测量图,这里引入了增广拉格朗日...
针对视频目标鲁棒跟踪问题,提出了一种基于稀疏表示的生成式算法。首先提取特征构建目标和背景模板,并利用随机抽样获得足够多的候选目标状态;然后利用多任务反向稀疏表示算法得到稀疏系数矢量构造相似度测量图,这里引入了增广拉格朗日乘子(ALM)算法解决L1-min难题;最后从相似度图中使用加性池运算提取判别信息选择与目标模板相似度最高并与背景模板相似度最小的候选目标状态作为跟踪结果,该算法是在贝叶斯滤波框架下实现的。为了适应跟踪过程中目标外观由于光照变化、遮挡、复杂背景以及运动模糊等场景引起的变化,制定了简单却有效的更新机制,对目标和背景模板进行更新。对仿真结果的定性和定量评估均表明与其他跟踪算法相比,所提算法的跟踪准确性和稳定性有了一定的提高,能有效地解决光照和尺度变化、遮挡、复杂背景等场景的跟踪难题。
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关键词
多任务
反向
稀疏
表示
增广拉格朗日乘子
相似度测量图
目标跟踪
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职称材料
题名
反向低秩稀疏约束下的融合Lasso目标跟踪算法
被引量：
1
1
作者
田丹
张国山
孙申申
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
沈阳大学信息工程学院
出处
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期1278-1284,共7页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(61703285)
国家自然科学基金资助项目(61473202)
沈阳市科技计划资助项目(17-231-1-14)~~
文摘
现有的低秩稀疏优化目标跟踪算法容易存在下述两方面问题:①需要求解大量l1优化问题,计算复杂度高.②在目标突变运动情况下,经常出现跟踪漂移现象.为此,提出一种反向低秩稀疏约束下基于融合最小绝对值收缩和选择算子(Lasso)的目标跟踪算法.首先,建立目标表观的反向稀疏表示描述,利用候选粒子反向稀疏表示目标模板,将在线跟踪中l1优化问题的数目由候选粒子数简化为1.其次,将融合Lasso模型引入到目标跟踪建模中,约束表示系数差分的绝对值之和,保证表示系数稀疏性的同时,使其连续性差异亦稀疏.从而限制目标表观在相邻帧间具有较小差异,但允许个别帧间存在较大差异性,以适应目标的突变运动.再次,利用核范数凸近似低秩约束,限制目标表观的时域相关性,以适应目标的外观变化.实验结果表明,面向具有严重遮挡、光照和尺度变化、目标突变运动等挑战性的标准跟踪数据集,提出算法能完成复杂场景下的跟踪任务.与目前几种热点算法进行定性与定量分析比较,提出算法具有更高的跟踪精度和较快的跟踪速度,特别是在目标突变运动情况下具有更好的鲁棒性.
关键词
目标跟踪
反向
稀疏
表示
低秩约束
融合Lasso
粒子滤波
Keywords
object tracking
inverse sparse representation
low-rank constraint
fused Lasso
particle filter
分类号
TP391 [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
利用增广拉格朗日乘子的鲁棒跟踪算子
被引量：
1
2
作者
李飞彬
曹铁勇
黄辉
王文
机构
解放军理工大学指挥信息系统学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第12期3555-3559,3564,共6页
文摘
针对视频目标鲁棒跟踪问题,提出了一种基于稀疏表示的生成式算法。首先提取特征构建目标和背景模板,并利用随机抽样获得足够多的候选目标状态;然后利用多任务反向稀疏表示算法得到稀疏系数矢量构造相似度测量图,这里引入了增广拉格朗日乘子(ALM)算法解决L1-min难题;最后从相似度图中使用加性池运算提取判别信息选择与目标模板相似度最高并与背景模板相似度最小的候选目标状态作为跟踪结果,该算法是在贝叶斯滤波框架下实现的。为了适应跟踪过程中目标外观由于光照变化、遮挡、复杂背景以及运动模糊等场景引起的变化,制定了简单却有效的更新机制,对目标和背景模板进行更新。对仿真结果的定性和定量评估均表明与其他跟踪算法相比,所提算法的跟踪准确性和稳定性有了一定的提高,能有效地解决光照和尺度变化、遮挡、复杂背景等场景的跟踪难题。
关键词
多任务
反向
稀疏
表示
增广拉格朗日乘子
相似度测量图
目标跟踪
Keywords
multitask reverse sparse representation
Augmented Lagrange Multiplier（ALM）
similarity map
object tracking
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
反向低秩稀疏约束下的融合Lasso目标跟踪算法
田丹
张国山
孙申申
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2019
1
下载PDF
职称材料
2
利用增广拉格朗日乘子的鲁棒跟踪算子
李飞彬
曹铁勇
黄辉
王文
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015
1
下载PDF
职称材料
已选择
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