一种基于稀疏特征选择的目标跟踪方法.pdf

本发明涉及一种基于稀疏特征选择的目标跟踪方法，首先，利用Haar-like特征对目标、背景以及待选目标点进行表示。其次，利用稀疏表示具有的特殊性质，对高维的Haar-like特征进行特征选择，选择那些对目标和背景具有良好区分性的特征作为样本点的表示。最后，利用选好的样本点训练朴素贝叶斯分类器，同时在线进行更新分类，使得分类器能实时反映目标和背景之间的关系。本发明利用稀疏特征选择的方法构建了一个投影矩阵，对传统的高维Haar-like特征进行降维，减小计算量的同时也保留了那些对分类有帮助的特征，能够更加有效

2023-11-22

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基于梯度纹理特征的稀疏跟踪方法.docx

基于梯度纹理特征的稀疏跟踪方法基于梯度纹理特征的稀疏跟踪方法摘要：稀疏跟踪是计算机视觉领域一个重要的研究方向，具有广泛的应用价值。本文介绍了一种基于梯度纹理特征的稀疏跟踪方法。该方法结合了梯度和纹理信息，在提高跟踪准确度的同时，保持了较高的计算效率。通过实验证明，该方法在复杂场景下具有良好的鲁棒性和稳定性。1.引言稀疏跟踪是计算机视觉中一项重要的任务，广泛应用于目标识别、视频监控、自动驾驶等领域。在实际应用中，目标通常会受到复杂的背景干扰、变化的光照条件和运动模糊等问题的影响，难以实现准确的跟踪。因此，提

2024-10-27

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基于HOG特征及稀疏外观模型的目标跟踪.docx

基于HOG特征及稀疏外观模型的目标跟踪目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向。其应用广泛，如智能视频监控、自动驾驶、机器人导航等。目标跟踪涉及到多个步骤，包括目标检测、特征提取、目标位置估计等。其中，特征提取是目标跟踪的关键步骤之一。传统的特征提取方法主要基于灰度信息以及边缘特征。但是这些方法对目标的旋转、缩放和遮挡等情况容易受到影响，导致跟踪效果不佳。为了解决这些问题，研究人员提出了许多基于特征描述符的目标跟踪方法。其中，基于HOG（方向梯度直方图）特征的目标跟踪方法具有较好的性能。HOG特征是一种

2024-11-06

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一种基于群稀疏特征选择的图像检索方法.docx

一种基于群稀疏特征选择的图像检索方法本文提出一种基于群稀疏特征选择的图像检索方法。在过去的几十年中，图像处理技术得到了广泛的研究和应用，其中的图像检索技术直接影响了许多领域的实际应用。在现代社会中，如何对海量图像数据进行检索和分类是一个热门的研究领域。本文提出的方法通过选择群稀疏特征来提高图像检索的准确性和性能。本文将首先介绍群稀疏特征选择的理论背景，然后讨论本方法的实现，最后给出实验结果和讨论。一、理论背景特征选择是图像检索的重要组成部分，它可以使我们找到与查询图像相似性最高的图片。在传统的特征选择算法

2024-11-03

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基于局部稀疏的目标跟踪方法.docx

基于局部稀疏的目标跟踪方法基于局部稀疏的目标跟踪方法摘要：目标跟踪是计算机视觉中的重要研究领域，它在很多应用中起到了关键作用。然而，由于目标外观的变化、遮挡、光照变化等因素的影响，目标跟踪仍然面临着很大的挑战。为了实现准确、鲁棒和实时的目标跟踪，本论文提出了基于局部稀疏的目标跟踪方法。本方法通过对目标的局部特征进行建模和稀疏表示，可以更好地抵抗外观变化的干扰，并提高跟踪的准确性和鲁棒性。实验证明，该方法在各种复杂场景下都具有较好的跟踪性能。关键词：目标跟踪、局部稀疏、特征建模、稀疏表示引言：目标跟踪是计算

2024-10-27

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