| 题名 | 基于稀疏表示的结构化目标跟踪算法研究; Structure Object Tracking via Sparse Representation |
| 作者 | 林舒杨 |
| 答辩日期 | 2012 ; 2012 |
| 导师 | 李翠华 |
| 关键词 | 稀疏表示 在线字典学习 结构化表示 Sparse Representation Online Dictionary Learning Structure Representation |
| 英文摘要 | 运动目标跟踪技术在军事和民用等领域具有广泛的应用前景。但由于应用环境的复杂性，跟踪过程中目标容易受到部分或全部遮挡、外观变化、姿态变化、光照变化、平面内旋转等综合因素的影响，给跟踪技术的发展带来了极大的困难。 本文对基于稀疏表示的复杂场景下运动目标跟踪问题进行研究，将特征点检测、匹配等一系列算法与目前流行的图像稀疏表示理论相结合，提升了传统跟踪器的鲁棒性。本文完成的主要工作和贡献有： 1、 提出了两种关键点相关算法：基于稀疏表示的关键点误匹配去除算法以及基于在线字典学习的目标矩形区域背景特征点去除算法。利用带有上下文信息的关键点所在区域图像样本之间的稀疏性用以代替传统上基于统计的RANSA...; Motion Target Tracking technology have broad application prospects in military and civilian areas. However, the target tracking system always work in clutter environment which includes partial or completely occlusion, appearance change, pose change, illumination change, rotation in/out plain, such factors leads a integrate trouble for tracking system. This paper analyses the motion target trackin...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院计算机科学系_计算机应用技术; 学号：23020091152750 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=34633 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/51071]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 林舒杨. 基于稀疏表示的结构化目标跟踪算法研究, Structure Object Tracking via Sparse Representation[D]. 2012, 2012. |
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