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一种基于后验模板字典学习的目标跟踪方法

发布时间: 2022-04-07

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术转让
成果类型： 发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,信息传输、软件和信息技术服务业
成果介绍

本发明公开了一种基于后验模板字典学习的目标跟踪方法，主要包含以下步骤：基于目标模板子块的局部重组、基于当前观测的局部子块搜索、基于稀疏重构的半图像搜索、基于稀疏主成分分析的模板增量学习等模块。本发明首次提出基于当前帧观测数据的后验模板字典学习策略。一方面，该策略利用目标候选图像的信息来指导模板字典构建过程，使得所构建的字典模板与当前目标候选图像尽可能吻合，可以有效地表示目标的表观变化。另一方面，目标候选图像仅用于模板字典构建方式，因此可以有效避免过拟合。实验结果表明，相对于传统的字典构建及更新方法，本发明所提出的方法能够更加有效地跟踪目标的表观变化。该算法是一种通用的算法，具有广泛的应用前景。

成果亮点
团队介绍
成果资料