【摘 要】
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研究了一种基于压缩传感的实时目标跟踪算法。该算法结合多特征和压缩传感目标跟踪,增加随机测量矩阵提取多个特征用于检测,在跟踪时采用基于boosting的框架,利用多实例的正
【机 构】
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江南大学数字媒体学院,江南大学物联网工程学院
【基金项目】
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江苏省六大人才高峰项目(DZXX-028)资助项目;江南大学教师卓越工程资助项目
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研究了一种基于压缩传感的实时目标跟踪算法。该算法结合多特征和压缩传感目标跟踪,增加随机测量矩阵提取多个特征用于检测,在跟踪时采用基于boosting的框架,利用多实例的正负样本包特性,提高置信区间估计,实现了实时的目标跟踪。实验结果及分析表明,本文方法在目标运动、姿态变化以及被部分遮挡的情况下,可在原压缩传感目标跟踪算法的基础上提高跟踪的可靠性;与传统的单一特征目标跟踪算法相比,由本方法提取的两种不同类型的特征具有互补性,使得跟踪的鲁棒性较好,能达到稳定、实时的跟踪效果。
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