摘要：一種基于分數(shù)階微分和多特征聯(lián)合的稀疏表示跟蹤方法，該方法在粒子濾波的框架下，首先，對目標圖像區(qū)域進行分塊處理，將其按照目標區(qū)域的特點，分成9個相關(guān)切不等的子塊，提取每個子塊的灰度特征和HOG特征，聯(lián)合這兩種特征對目標子塊進行稀疏表示，并對目標周圍的8個相鄰區(qū)域也進行同樣的特征提取和稀疏表示；然后，采用核化加速近鄰梯度算法聯(lián)合求解9個候選粒子的稀疏系數(shù)；最后，將不同位置的目標塊看成不同類別，利用字典中與候選粒子塊具有相同類別的塊及表示系數(shù)對塊進行重構(gòu)，依據(jù)重構(gòu)誤差構(gòu)建似然函數(shù)以確定最佳候選粒子，實現(xiàn)對主體目標及8個輔助的精確跟蹤。
- 專利類型發(fā)明專利
- 申請人華北電力大學（保定）;
- 發(fā)明人牛為華;趙鵬;崔克彬;袁和金;
- 地址071003 河北省保定市永華北大街619號
- 申請?zhí)?/b>CN201610997585.8
- 申請時間2016年11月14日
- 申請公布號CN106530329A
- 申請公布時間2017年03月22日
- 分類號G06T7/246(2017.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;
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