[置顶] 基于稀疏表示的多目标跟踪基本流程(文献分析)
2016-10-27 10:10
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大家好,最近教研室的朋友们纷纷开博,作为定时上交周报以及月报的我,独乐乐不如众乐乐。以此不定时上传跟大家分享一下。由于本人教研室工作较忙,除了文献方法研究还要做工程项目,学习应用其他编程语言,你懂的。。请原谅我经常采用截图的方式上传自己的文件,作为成电的一名研究生,在此抛砖引玉,欢迎各路高手多多指点!
![](https://img-blog.csdn.net/20161027101817005?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center)
基本操作:
目标检测:使用背景减除
特征提取:把目标区域上下分成两个RGB直方图。
判别相似外观的物体:使用位置信息
模式分类:用上文稀疏表示的方法。但问题在于目标重叠时难以区分其是否为新加入目标。
新目标的识别:x中xi的占比越接近于0说明其是新目标的可能性越高。
模板集在线更新:逐帧更新A的列,并有如下几个约束操作:
1)为避免身份转换,初始检测物体采样总是存在数据集里。
2)通过初始采样时使用小幅高斯噪声扰动,实现模板集初始化
3)某一类的模板从最近的模板中分享相同的位置信息。
基本原理:
![](https://img-blog.csdn.net/20161027101950382?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center)
参考文献:LuW, Bai C, Kpalma K, et al. Multi-object tracking using sparse representation[J]. 2013, 32(3):2312-2316.
基本操作:
目标检测:使用背景减除
特征提取:把目标区域上下分成两个RGB直方图。
判别相似外观的物体:使用位置信息
模式分类:用上文稀疏表示的方法。但问题在于目标重叠时难以区分其是否为新加入目标。
新目标的识别:x中xi的占比越接近于0说明其是新目标的可能性越高。
模板集在线更新:逐帧更新A的列,并有如下几个约束操作:
1)为避免身份转换,初始检测物体采样总是存在数据集里。
2)通过初始采样时使用小幅高斯噪声扰动,实现模板集初始化
3)某一类的模板从最近的模板中分享相同的位置信息。
基本原理:
参考文献:LuW, Bai C, Kpalma K, et al. Multi-object tracking using sparse representation[J]. 2013, 32(3):2312-2316.
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