【摘 要】
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在目标跟踪过程中,局部稀疏表示跟踪算法(LSRTA)在目标被遮挡面积过大、运动过快或形变量过大等情况下,跟踪过程中会发生目标偏移现象。针对这个问题,在LSRTA算法基础上,融入surf、flann和knn相结合的模板匹配算法,提出了基于局部稀疏表示模板匹配算法(LSRTMTA)以解决目标跟踪偏移问题。在LSRTA算法跟踪过程中,通过不断地计算新模板与当前模板的匹配值来判断是否发生偏移。当目标发生偏
【机 构】
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浙江理工大学信息学院 ,杭州,310018
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在目标跟踪过程中,局部稀疏表示跟踪算法(LSRTA)在目标被遮挡面积过大、运动过快或形变量过大等情况下,跟踪过程中会发生目标偏移现象。针对这个问题,在LSRTA算法基础上,融入surf、flann和knn相结合的模板匹配算法,提出了基于局部稀疏表示模板匹配算法(LSRTMTA)以解决目标跟踪偏移问题。在LSRTA算法跟踪过程中,通过不断地计算新模板与当前模板的匹配值来判断是否发生偏移。当目标发生偏移时,停止LSRTA算法的跟踪,通过模板与帧图像之间匹配来重新确定目标位置;当确定目标位置后,再次进行L
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