典型文献
再生核Hilbert空间中两阶段稀疏表示目标跟踪算法
文献摘要：
在强干扰复杂环境下,有效的特征选择对于目标跟踪模型的可解释性至关重要.针对这一问题,本文基于再生核Hilbert空间(RKHS)理论,对特征空间构建生成式的两阶段稀疏表示(TSSR)模型,从而描述图像样本与字典之间的非线性关系,避免了在字典中引入大量的琐碎模板.在第1阶段,首先建立图像样本与字典在原始低维空间中的关系,然后利用批处理最小二乘算法求得稀疏表示系数的初值,根据观测模型确定初始跟踪位置的分布;在第2阶段,首先利用核方法将原始低维空间映射到高维特征空间,然后提出一种基于核的加速近端梯度算法(KAPG),从而求得字典元素系数的核稀疏表示,最终确定跟踪目标.最后实验结果证明了本文所提出的TSSR方法在面对视角变化和部分遮挡时的有效性.
文献关键词：
目标跟踪;再生核Hilbert空间;核方法;稀疏表示;两阶段框架;加速近端梯度算法
中图分类号：
作者姓名：
朱虎飞;丁子豪;杨永亮;冯旭祥;丁大伟
作者机构：
北京科技大学自动化学院,北京100083;北京理工大学自动化学院,北京100081;中国科学院空天信息创新研究院,北京100094
文献出处：
引用格式：
[1]朱虎飞;丁子豪;杨永亮;冯旭祥;丁大伟-.再生核Hilbert空间中两阶段稀疏表示目标跟踪算法)[J].控制理论与应用,2022(04):730-740
A类：
TSSR,加速近端梯度算法,KAPG,两阶段框架
B类：
再生核,Hilbert,稀疏表示,目标跟踪算法,强干扰,复杂环境,特征选择,可解释性,RKHS,空间构建,生成式,像样,字典,非线性关系,琐碎,低维空间,批处理,最小二乘算法,初值,观测模型,模型确定,核方法,空间映射,射到,高维特征空间,跟踪目标,对视,部分遮挡
AB值：
0.301145
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