Online Hierarchical Sparse Representation of Multifeature for Robust Object Tracking
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Object tracking based on sparse representation has given promising tracking results in recent years.
However, the trackers under the framework of sparse representation always overemphasize the sparse representation and ignore the correlation of visual information.
In addition, the sparse coding methods only encode the local region independently and ignore the spatial neighborhood information of the image.
In this paper, we propose a robust tracking algorithm.
Firstly, multiple complementary features are used to describe the object appearance; the appearance model of the tracked target is modeled by instantaneous and stable appearance features simultaneously.
A two-stage sparse-coded method which takes the spatial neighborhood information of the image patch and the computation burden into consideration is used to compute the reconstructed object appearance.
Then, the reliability of each tracker is measured by the tracking likelihood function of transient and reconstructed appearance models.
Finally, the most reliable tracker is obtained by a well established particle filter framework; the training set and the template library are incrementally updated based on the current tracking results.
Experiment results on different challenging video sequences show that the proposed algorithm performs well with superior tracking accuracy and robustness.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Honghong& Shi-ru, Qu. 2016. Online Hierarchical Sparse Representation of Multifeature for Robust Object Tracking. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099712
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Honghong& Shi-ru, Qu. Online Hierarchical Sparse Representation of Multifeature for Robust Object Tracking. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099712
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Honghong& Shi-ru, Qu. Online Hierarchical Sparse Representation of Multifeature for Robust Object Tracking. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099712
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099712
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