Abstract-I detta dokument föreslår vi en spårningsalgoritm baserad på en multi-feature gemensam sparse representation. Mallarna för den glesa representationen kan innehålla pixelvärden, texturer och kanter. I multi-feature gemensamma optimering, buller eller ocklusion hanteras med hjälp av en uppsättning triviala mallar. En gles viktrestriktion införs för att dynamiskt välja de relevanta mallarna från den fullständiga uppsättningen mallar. Ett varianstal används för att anpassa vikterna för olika egenskaper. Flerfunktionsmallen uppdateras adaptivt. Vi föreslår vidare en algoritm för att spåra multi-objekt med ocklusion hantering baserat på multi-feature gemensamma sparse rekonstruktion. Observationsmodellen baserad på sparsam rekonstruktion fokuserar automatiskt på de synliga delarna av ett tillfångataget objekt genom att använda informationen i de triviala mallarna. Multiobjektspårningen förenklas till en gemensam Bayesiansk slutledning. De experimentella resultaten visar att vår algoritm är överlägsen flera toppmoderna spårningsalgoritmer.
Hu m.fl. I REF föreslogs en multifunktionell gemensam modelleringsmetod för sparse-representation och validerade den i en och flera objektspårningar.
Single and Multiple Object Tracking Using a Multi-Feature Joint Sparse Representation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}