![](/images/graphics-bg.png)
Robust Object Tracking via Reverse Low-Rank Sparse Learning and Fractional-Order Variation Regularization
المؤلفون المشاركون
Tian, Dan
Zang, Shouyu
Zhang, Guoshan
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Object tracking based on low-rank sparse learning usually makes the drift phenomenon occur when the target faces severe occlusion and fast motion.
In this paper, we propose a novel tracking algorithm via reverse low-rank sparse learning and fractional-order variation regularization.
Firstly, we utilize convex low-rank constraint to force the appearance similarity of the candidate particles, so as to prune the irrelevant particles.
Secondly, fractional-order variation is introduced to constrain the sparse coefficient difference in the bounded variation space, which allows the difference between consecutive frames to exist, so as to adapt object fast motion.
Meanwhile, fractional-order regularization can restrain severe occlusion by considering more adjacent frames information.
Thirdly, we employ an inverse sparse representation method to model the relationship between target candidates and target template, which can reduce the computation complexity for online tracking.
Finally, an online updating scheme based on alternating iteration is proposed for tracking computation.
Experiments on benchmark sequences show that our algorithm outperforms several state-of-the-art methods, especially exhibiting better adaptability for fast motion and severe occlusion.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tian, Dan& Zhang, Guoshan& Zang, Shouyu. 2020. Robust Object Tracking via Reverse Low-Rank Sparse Learning and Fractional-Order Variation Regularization. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201490
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tian, Dan…[et al.]. Robust Object Tracking via Reverse Low-Rank Sparse Learning and Fractional-Order Variation Regularization. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201490
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tian, Dan& Zhang, Guoshan& Zang, Shouyu. Robust Object Tracking via Reverse Low-Rank Sparse Learning and Fractional-Order Variation Regularization. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201490
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1201490
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)