基于在线词典学习视觉跟踪算法的实现

摘要：

针对L1跟踪算法仅考虑了稀疏全局表达的不足,基于在线词典学习的视觉跟踪算法将词典池化的优化方法引入到稀疏表示模型中,充分利用了目标模板的局部结构和空间信息,并采用了一种有效的自适应更新方法,本文根据该算法实现了视觉跟踪处理.通过实验对比IYT、MIL和L1这三种目前较先进的跟踪算法,验证了本跟踪处理器的先进性和有效性.

关键词：视觉跟踪、稀疏表示、词典池化

所属期刊栏目：4

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：90-91,94