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| 基于增量学习的稀疏表示仿射目标跟踪算法研究 | |
| 作者单位： | ;1.嘉应学院计算机学院 |
| 摘 要： | 针对传统目标跟踪算法在背景复杂.目标形态和光照条件剧烈变化情况下跟踪效果不佳的问题,提出了一种新的目标跟踪算法.该算法在粒子滤波框架下用仿射变换和Gabor特征表示图像,用模板字典稀疏表示候选目标,并用增量学习算法对模板字典进行更新.试验部分将该算法与其他跟踪算法在Matlab平台上进行比较,试验结果表明该算法具有鲁棒性强、跟踪效果好的优点. |
| 关 键 词： | 目标跟踪 Gabor特征 稀疏表示 粒子滤波 增量学习 仿射变换 |
Research on Affine Object Tracking Using Sparse Representation Method Based on Incremental Learning |
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