一種基于子空間特征的多任務(wù)學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201510324826.8 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN104899896B 公開(kāi)（公告）日 2018-03-02
申請(qǐng)公布號(hào) CN104899896B 申請(qǐng)公布日 2018-03-02
分類號(hào) G06T7/246;G06T7/277 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 李映;胡曉華 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 東莞市軍民融合創(chuàng)新研究院
代理機(jī)構(gòu) 西北工業(yè)大學(xué)專利中心 代理人 王鮮凱
地址 523000 廣東省東莞市厚街鎮(zhèn)厚大路厚街段28號(hào)2號(hào)樓201室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于子空間特征的多任務(wù)學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤方法，充分利用子空間和稀疏重建在目標(biāo)外觀建模方面的優(yōu)勢(shì)，將l 1算法引入到子空間中，借助多任務(wù)學(xué)習(xí)(MTT)的方法來(lái)挖掘各個(gè)粒子之間的相互關(guān)系。構(gòu)造字典時(shí)不再采用圖像模板，而是利用PCA的特征子空間構(gòu)成，并加入瑣碎模板以重建噪聲。將每一個(gè)粒子稀疏表達(dá)系數(shù)的求解看作是MTT中的一個(gè)單任務(wù)學(xué)習(xí)問(wèn)題，通過(guò)施加常用的混合范數(shù)l2,1來(lái)聯(lián)合求解所有粒子的稀疏表示系數(shù)，并借助Accelerated Proximal Gradient(APG)方法來(lái)進(jìn)行多任務(wù)稀疏表示的求解。相較于l 1跟蹤的方法，MTT方法通過(guò)挖掘粒子之間的相關(guān)性來(lái)提高跟蹤效果和降低跟蹤的計(jì)算復(fù)雜度。