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基于低秩约束的逆向联合稀疏跟踪算法
文献摘要：
针对目标跟踪算法容易受到背景干扰的问题,提出一种基于低秩约束的逆向联合稀疏跟踪算法.该算法对目标模板和候选模板进行空间重叠分块,对目标模板施加低秩约束,降低杂乱背景的影响,再以候选模板构建视觉子字典联合稀疏表示候选模板.在粒子框架下采取三步打分法评价候选模板,并提出局部模板更新机制,以避免局部遮挡引起的跟踪漂移.实验结果表明,该算法在旋转、快速运动、遮挡、尺度变化和背景散乱等情况下均取得较好的跟踪性能.
文献关键词：
逆向联合稀疏表示;l2;1范数;局部模板更新;低秩约束;判别式打分
中图分类号：
作者姓名：
陈颖频;孔俊雅;余超群;林晨;蒋旻佚;罗崇淼;虞虹玲
作者机构：
电子科技大学数学科学学院,四川成都611731;闽南师范大学物理与信息工程学院,福建漳州363000
文献出处：
引用格式：
[1]陈颖频;孔俊雅;余超群;林晨;蒋旻佚;罗崇淼;虞虹玲-.基于低秩约束的逆向联合稀疏跟踪算法)[J].探测与控制学报,2022(06):23-33
A类：
局部模板更新,逆向联合稀疏表示,判别式打分
B类：
低秩约束,目标跟踪算法,背景干扰,行空,空间重叠,分块,杂乱,再以,以候,字典,三步,打分法,出局,更新机制,局部遮挡,漂移,快速运动,尺度变化,散乱,跟踪性能,l2,范数
AB值：
0.281292
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