導(dǎo)讀：信號稀疏表示是過去近20年來信號處理界一個(gè)非常引人關(guān)注的研究領(lǐng)域，眾多研究論文和專題研討會表明了該領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展。信號稀疏表示的目的就是在給定的 超完備字典中用盡可能少的原子來表示信號，可以獲得信號更為簡潔的表示方式，從而使我們更容易地獲取信號中所蘊(yùn)含的信息，更方便進(jìn)一步對信號進(jìn)行加工處 理，如壓縮、編碼等。本文介紹了一種新方法SSVT可以更有效的實(shí)現(xiàn)視覺追蹤。

集到集視覺追蹤（Set to Set Visual Tracking）

 

摘要：稀疏表示已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于視覺跟蹤，實(shí)現(xiàn)了卓越的跟蹤效果。然而，大部分的稀疏表示模型將候選目標(biāo)表示成目標(biāo)樣板的線性組合，且需要解決稀疏優(yōu)化問題。本文中，我們提出了一種新的集到集視覺追蹤（SSVT）方法。在粒子濾波框架下，將候選目標(biāo)和和目標(biāo)樣板看成圖像集，并將他們模型成凸包。然后兩個(gè)圖像集之間的距離被最小化，且跟蹤結(jié)果是有著最大系數(shù)的候選目標(biāo)。當(dāng)候選目標(biāo)被模擬成凸包時(shí)，SSVT利用了候選目標(biāo)之間的潛在關(guān)系。此外，SSVT在這方面效果卓越，它只需要解決一個(gè)二階優(yōu)化問題，而不是去解決稀疏優(yōu)化問題。幾個(gè)具有挑戰(zhàn)性圖像序列上的定性和定量分析結(jié)果顯示，本文提出的SSVT算法優(yōu)于最佳性能的追蹤器。

關(guān)鍵詞：集到集距離·視覺追蹤·顆粒過濾器·凸包·支持向量機(jī)

via：PRICAI 2016

PS : 本文由雷鋒網(wǎng)獨(dú)家編譯，未經(jīng)許可拒絕轉(zhuǎn)載！

論文原文下載

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。