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基于局部敏感核稀疏表示的视频跟踪
被引量:
5
1
作者
黄宏图
毕笃彦
+2 位作者
高山
查宇飞
侯志强
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期993-999,共7页
为了解决?1范数约束下的稀疏表示判别信息不足的问题,该文提出基于局部敏感核稀疏表示的视频目标跟踪算法。为了提高目标的线性可分性,首先将候选目标的SIFT特征通过高斯核函数映射到高维核空间,然后在高维核空间中求解局部敏感约束下...
为了解决?1范数约束下的稀疏表示判别信息不足的问题,该文提出基于局部敏感核稀疏表示的视频目标跟踪算法。为了提高目标的线性可分性,首先将候选目标的SIFT特征通过高斯核函数映射到高维核空间,然后在高维核空间中求解局部敏感约束下的核稀疏表示,将核稀疏表示经过多尺度最大值池化得到候选目标的表示,最后将候选目标的表示代入在线的SVMs,选择分类器得分最大的候选目标作为目标的跟踪位置。实验结果表明,由于利用了核稀疏表示下数据的局部性信息,使得算法的鲁棒性得到一定程度的提高。
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关键词
视频跟踪
核稀疏表示
局部
敏感
约束
支持向量机
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职称材料
题名
基于局部敏感核稀疏表示的视频跟踪
被引量:
5
1
作者
黄宏图
毕笃彦
高山
查宇飞
侯志强
机构
空军工程大学航空航天工程学院
中国人民解放军
空军工程大学信息与导航学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期993-999,共7页
基金
国家自然科学基金(61175029
61379104
+2 种基金
61372167)
国家自然科学基金青年科学基金(61203268
61202339)~~
文摘
为了解决?1范数约束下的稀疏表示判别信息不足的问题,该文提出基于局部敏感核稀疏表示的视频目标跟踪算法。为了提高目标的线性可分性,首先将候选目标的SIFT特征通过高斯核函数映射到高维核空间,然后在高维核空间中求解局部敏感约束下的核稀疏表示,将核稀疏表示经过多尺度最大值池化得到候选目标的表示,最后将候选目标的表示代入在线的SVMs,选择分类器得分最大的候选目标作为目标的跟踪位置。实验结果表明,由于利用了核稀疏表示下数据的局部性信息,使得算法的鲁棒性得到一定程度的提高。
关键词
视频跟踪
核稀疏表示
局部
敏感
约束
支持向量机
Keywords
Visual tracking
Kernel sparse representation
Locality-sensitive constraint
Support Vector Machine(SVM)
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部敏感核稀疏表示的视频跟踪
黄宏图
毕笃彦
高山
查宇飞
侯志强
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
5
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