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论文类型：期刊论文

发表时间：2013-09-15

发表刊物：大连理工大学学报

收录刊物：PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

卷号：53

期号：5

页面范围：755-759

ISSN号：1000-8608

关键字：在线目标跟踪;线性子空间学习;特征分组;模板更新

摘要：在线目标跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于特征分组的在线目标跟踪算法.首先,利用像素点在多帧的方差对模板库中的目标模板进行特征分组.然后,利用主要特征图像和次要特征图像学习投影矩阵P,对样本进行投影.最后,利用最小误差法得出当前帧的跟踪结果.与其他典型算法相比,该算法对目标的异常变化具有很强的鲁棒性.