Low-Rank Representation-Based Object Tracking Using Multitask Feature Learning with Joint Sparsity
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-11-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We address object tracking problem as a multitask feature learning process based on low-rank representation of features with joint sparsity.
We first select features with low-rank representation within a number of initial frames to obtain subspace basis.
Next, the features represented by the low-rank and sparse property are learned using a modified joint sparsity-based multitask feature learning framework.
Both the features and sparse errors are then optimally updated using a novel incremental alternating direction method.
The low-rank minimization problem for learning multitask features can be achieved by a few sequences of efficient closed form update process.
Since the proposed method attempts to perform the feature learning problem in both multitask and low-rank manner, it can not only reduce the dimension but also improve the tracking performance without drift.
Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms existing state-of-the-art tracking methods for tracking objects in challenging image sequences.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kim, Hyuncheol& Paik, Joonki. 2014. Low-Rank Representation-Based Object Tracking Using Multitask Feature Learning with Joint Sparsity. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1013348
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kim, Hyuncheol& Paik, Joonki. Low-Rank Representation-Based Object Tracking Using Multitask Feature Learning with Joint Sparsity. Abstract and Applied Analysis No. 2014 (2014), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1013348
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kim, Hyuncheol& Paik, Joonki. Low-Rank Representation-Based Object Tracking Using Multitask Feature Learning with Joint Sparsity. Abstract and Applied Analysis. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1013348
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1013348
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر