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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2013-11-15

Journal:电子学报

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

Volume:41

Issue:11

Page Number:2307-2313

ISSN No.: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。