【摘 要】
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现有的低秩稀疏优化目标跟踪算法容易存在下述两方面问题:①需要求解大量l1优化问题,计算复杂度高.②在目标突变运动情况下,经常出现跟踪漂移现象.为此,提出一种反向低秩稀疏
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,沈阳大学信息工程学院
【出 处】
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天津大学学报(自然科学与工程技术版)
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(61703285);国家自然科学基金资助项目(61473202);沈阳市科技计划资助项目(17-231-1-14)~~
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现有的低秩稀疏优化目标跟踪算法容易存在下述两方面问题:①需要求解大量l1优化问题,计算复杂度高.②在目标突变运动情况下,经常出现跟踪漂移现象.为此,提出一种反向低秩稀疏约束下基于融合最小绝对值收缩和选择算子(Lasso)的目标跟踪算法.首先,建立目标表观的反向稀疏表示描述,利用候选粒子反向稀疏表示目标模板,将在线跟踪中l1优化问题的数目由候选粒子数简化为1.其次,将融合Lasso模型引入到目标跟踪建模中,约束表示系数差分的绝对值之和,保证表示系数稀疏性的同时,使其连续性差异亦稀疏.从而限制目标表观在相邻帧
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