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结合标准对冲与核函数稀疏分类的目标跟踪
被引量:
7
1
作者
匡金骏
柴毅
熊庆宇
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期2540-2547,共8页
针对经典稀疏分类目标跟踪算法在噪声,遮挡等恶劣环境下精度不高的问题,提出了一种新的目标跟踪算法。该算法在标准对冲框架下结合了核函数稀疏分类方法以及自适应字典更新方法,能够较好地适应类间相似度较高与目标外形变化较大等恶劣...
针对经典稀疏分类目标跟踪算法在噪声,遮挡等恶劣环境下精度不高的问题,提出了一种新的目标跟踪算法。该算法在标准对冲框架下结合了核函数稀疏分类方法以及自适应字典更新方法,能够较好地适应类间相似度较高与目标外形变化较大等恶劣情况。核函数技巧能够增强分类器性能,但通用方法求解凸优化问题的效率较低,不能满足目标跟踪问题的实时性要求,故提出用核函数随机坐标下降(KRCD)算法来高效求解稀疏系数,并使用核函数稀疏分类方法(KRCD-SRC)来计算各个粒子的代价值。为了避免模板漂移问题,解释了目标字典和背景字典的在线更新方法。最后,结合标准对冲算法估算目标的状态信息。在使用50个粒子进行跟踪时,本文算法的处理帧率能够达到14frame/s。相比其它几种经典目标跟踪算法,本文算法具有更好的精确性和鲁棒性。
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关键词
目标跟踪
核函数稀疏分类
自适应字典更新
标准
对冲
下载PDF
职称材料
基于时空约束和稀疏表示分类的目标跟踪算法
被引量:
2
2
作者
匡金骏
柴毅
熊庆宇
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2013年第9期1355-1360,共6页
针对经典稀疏分类目标跟踪算法中目标模板和目标基的建模及更新方式效率低,跟踪性能不可靠等问题,提出一种新的目标跟踪算法,解释了时空约束原理,目标基、背景基、时序特征池的创建方法以及选择与抛弃两种基更新机制;该算法采用时序循...
针对经典稀疏分类目标跟踪算法中目标模板和目标基的建模及更新方式效率低,跟踪性能不可靠等问题,提出一种新的目标跟踪算法,解释了时空约束原理,目标基、背景基、时序特征池的创建方法以及选择与抛弃两种基更新机制;该算法采用时序循环更新方式解决模板更新问题,结合稀疏表示分类和标准对冲实时计算目标坐标.相比其他几种经典目标跟踪算法,有效提高了在复杂背景下的目标跟踪性能.
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关键词
目标跟踪
时空约束
稀疏表示分类
标准
对冲
原文传递
题名
结合标准对冲与核函数稀疏分类的目标跟踪
被引量:
7
1
作者
匡金骏
柴毅
熊庆宇
机构
重庆大学自动化学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期2540-2547,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.60974090)
国家教育部博士点基金资助项目(No.102063720090013)
中央高校基本科研业务费资助项目(No.GDJXS10170010)
文摘
针对经典稀疏分类目标跟踪算法在噪声,遮挡等恶劣环境下精度不高的问题,提出了一种新的目标跟踪算法。该算法在标准对冲框架下结合了核函数稀疏分类方法以及自适应字典更新方法,能够较好地适应类间相似度较高与目标外形变化较大等恶劣情况。核函数技巧能够增强分类器性能,但通用方法求解凸优化问题的效率较低,不能满足目标跟踪问题的实时性要求,故提出用核函数随机坐标下降(KRCD)算法来高效求解稀疏系数,并使用核函数稀疏分类方法(KRCD-SRC)来计算各个粒子的代价值。为了避免模板漂移问题,解释了目标字典和背景字典的在线更新方法。最后,结合标准对冲算法估算目标的状态信息。在使用50个粒子进行跟踪时,本文算法的处理帧率能够达到14frame/s。相比其它几种经典目标跟踪算法,本文算法具有更好的精确性和鲁棒性。
关键词
目标跟踪
核函数稀疏分类
自适应字典更新
标准
对冲
Keywords
object tracking
kernel sparse representation
adaptive dictionary updating
NormalHedge
分类号
TP391 [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
基于时空约束和稀疏表示分类的目标跟踪算法
被引量:
2
2
作者
匡金骏
柴毅
熊庆宇
机构
重庆大学自动化学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2013年第9期1355-1360,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60974090)
教育部博士点基金项目(102063720090013)
中央高校基本科研业务费项目(GDJXS10170010)
文摘
针对经典稀疏分类目标跟踪算法中目标模板和目标基的建模及更新方式效率低,跟踪性能不可靠等问题,提出一种新的目标跟踪算法,解释了时空约束原理,目标基、背景基、时序特征池的创建方法以及选择与抛弃两种基更新机制;该算法采用时序循环更新方式解决模板更新问题,结合稀疏表示分类和标准对冲实时计算目标坐标.相比其他几种经典目标跟踪算法,有效提高了在复杂背景下的目标跟踪性能.
关键词
目标跟踪
时空约束
稀疏表示分类
标准
对冲
Keywords
object tracking
space-time constraints
sparse representation classification
normal hedge
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合标准对冲与核函数稀疏分类的目标跟踪
匡金骏
柴毅
熊庆宇
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
7
下载PDF
职称材料
2
基于时空约束和稀疏表示分类的目标跟踪算法
匡金骏
柴毅
熊庆宇
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2013
2
原文传递
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