基于局部稀疏表示模型的在线字典学习跟踪算法研究

基于局部稀疏表示模型的在线字典学习跟踪算法研究

作者:师大云端图书馆 时间:2018-11-30 分类:硕士论文 喜欢:1565
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【摘要】视觉跟踪是计算机视觉领域内的重要问题,它在人机交互、认知系统、视频监控等领域具有广阔的应用前景。虽然人们对该领域进行了广泛的研究,但在实际目标跟踪过程中还会遇到遮挡、形变等挑战性问题。因此,视觉跟踪的研究具有很高的实用价值和现实意义。本文在现有计算机视觉跟踪算法的基础上提出了基于局部稀疏表示模型的在线字典学习跟踪算法。首先,本文提出了一种局部稀疏表示模型来获取目标的局部信息,首先对目标进行分块,然后对每个局部小块独立构造其稀疏字典,并通过计算候选区域中每个小块与目标模板对应块的相似度,获得每个局部小块在目标图像中的投票图,再把所有局部投票图结合起来,得到一张描述目标全局情况的综合投票图,从而获得目标位置的最佳估计。其次,传统的模板更新策略根据权值动态更新字典中权值最小的一列,并不能保证替换后的字典只需少量原子就可以重构当前目标,这点直接影响求解系数的稀疏性。本文将字典学习理论引入到模板更新策略中,使用目标近期的跟踪结果作为训练集,自适应地学习目标字典,从而保证获取到的字典对目标维持高度描述性。最后,字典学习部分需要进行大量矩阵运算,对于这类高并行度的运算,本文考虑使用GPU作为计算资源,在CUDA架构下与CPU结合,根据需要将合适的计算类型放在相应的计算资源上,实现资源的合理分配。实验结果表明,本文所提出的方法与各种流行跟踪算法相比稳定可靠且具有良好的抗遮挡性,在海上红外目标和较高难度的公用图像序列上取得良好跟踪效果。同时,使用GPU对字典学习中的矩阵运算进行并行化处理,可以大幅度提高算法运行效率,达到优化算法的目的。
【作者】罗燕龙;
【导师】李翠华;
【作者基本信息】厦门大学,计算机系统结构,2014,硕士
【关键词】稀疏表示;目标跟踪;字典学习;

【参考文献】
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