10.3969/j.issn.0372-2112.2013.11.031
基于ML和L2范数的视频目标跟踪算法
目标跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题，本文提出了一种基于ML （最大似然）估计和L2范数的视频目标跟踪算法。建立基于稀疏限制的ML模型，给样本中的异常像素分配较小的权值，减少异常像素对跟踪算法的影响。利用L2范数最小化进行稀疏编码求解。采用贝叶斯估计得出目标跟踪结果。与其他典型算法相比，本算法降低了计算的复杂度，对遮挡，旋转，尺度变化，光照变化等异常变化具有较强的鲁棒性。
稀疏限制、最大似然、L2范数最小化、贝叶斯MAP估计
TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金No ．61172058；中央高校自主基金No ．DC10010103；辽宁省教育厅资助项目．L2012476
2013-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
2307-2313
