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基于压缩感知理论对目标Haar—like特征进行降维处理的压缩跟踪算法采用固定大小的跟踪框跟踪目标,在目标尺度发生变化时,容易产生跟踪漂移甚至丢失跟踪目标的现象.为了克服这一缺陷,文中分析Haar-like特征随目标尺度变化的情况,发现在一定变化尺度范围内,跟踪矩形框内目标Haar-like特征值的变化与跟踪矩形框的面积变化呈近似线性关系,在此基础上提出适应目标尺度变化的改进压缩跟踪算法(CTVS).实验表明,CTVS具有较高的尺度自适应能力,能更好地减轻目标跟踪过程中可能出现的遮挡、光照变化、背景混杂、变形等干扰因素的影响,具有较高的鲁棒性和准确性.同时算法计算效率较高,能够达到实时跟踪的目的.
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模式识别与人工智能
ISSN： 1003-6059
Year： 2016
Issue： 11
Volume： 29
Page： 985-996
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