基于自适应分层结构的压缩分布场跟踪算法
为了提高分布场跟踪算法的运算效率,增强其在复杂背景下的鲁棒性,提出基于自适应分层结构的压缩分布场跟踪算法.该方法充分考虑目标区域像素值分布情况,引入k-means算法对首帧标记的目标区域进行聚类分析,根据聚类结果自适应的产生分布场结构.针对分布场模型维数较高的缺点,融合压缩感知方法对分布场进行压缩,降低模型维数,提高算法效率.此外,改变原始分布场跟踪算法采用的局部搜索跟踪策略,利用随机抽样的方式来提高算法跟踪精度.实验结果表明,提出的算法与当前流行的跟踪算法相比,具有更好的表现.
分布场、压缩感知、目标跟踪、聚类分析
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61379151,61521003;国家科技支撑计划2014BAH30B01;河南省杰出青年基金144100510001
2017-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
799-804
