基于局部稀疏外觀(guān)模型和K-選擇的魯棒性視覺(jué)跟蹤方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN201711411775.8 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN108053421A | 公開(kāi)（公告）日 | 2018-05-18 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN108053421A | 申請(qǐng)公布日 | 2018-05-18 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06T7/223;G06K9/46;G06K9/62 | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 楊林;吳寧海;崔磊;何陽(yáng);王貝貝;周子璇 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 山東海瑞智慧數(shù)據(jù)科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 西安通大專(zhuān)利代理有限責(zé)任公司 | 代理人 | 徐文權(quán) |
| 地址 | 710054 陜西省西安市西咸新區(qū)灃西新城西部云谷13號(hào)樓9層 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于局部稀疏外觀(guān)模型和K選擇的魯棒性視覺(jué)跟蹤方法，包括以下步驟：步驟1，使用局部稀疏表示對(duì)目標(biāo)塊外觀(guān)進(jìn)行建模，稀疏編碼直方圖表示目標(biāo)的基分布，步驟2，通過(guò)梯度下降學(xué)習(xí)字典作為基選擇的新方法，引入K選擇的字典進(jìn)行學(xué)習(xí)，步驟3，稀疏約束正則化的均值偏移，通過(guò)稀疏表示找到目標(biāo)中心，最終得出跟蹤結(jié)果。本發(fā)明通過(guò)引入K?選擇的新型稀疏字典學(xué)習(xí)方法來(lái)學(xué)習(xí)目標(biāo)的稀疏表示庫(kù)，通過(guò)靜態(tài)稀疏字典在線(xiàn)性張成的子空間限制漂移并保持靈活性，通過(guò)稀疏編碼直方圖及在線(xiàn)更新表達(dá)動(dòng)態(tài)字典基分布，最后使用基于稀疏表達(dá)投票地圖和重建錯(cuò)誤正則化均值漂移定位物體中心，具有更穩(wěn)定的跟蹤效果。 |
