Release Time:2019-03-11  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2013-11-15

Journal: 电子学报

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU、EI、Scopus

Volume: 41

Issue: 11

Page Number: 2307-2313

ISSN: 0372-2112

Key Words: 稀疏限制;最大似然;L2范数最小化;贝叶斯MAP估计

Abstract: 目标跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题，本文提出了一种基于ML （最大似然）估计和L2范数的视频目标跟踪算法。建立基于稀疏限制的ML模型，给样本中的异常像素分配较小的权值，减少异常像素对跟踪算法的影响。利用L2范数最小化进行稀疏编码求解。采用贝叶斯估计得出目标跟踪结果。与其他典型算法相比，本算法降低了计算的复杂度，对遮挡，旋转，尺度变化，光照变化等异常变化具有较强的鲁棒性。