一种基于稀疏紧凑相关滤波器的快速鲁棒目标跟踪方法
授权
摘要
一种基于稀疏紧凑相关滤波器的快速鲁棒目标跟踪方法，涉及计算机视觉技术。由目标及其上下文构造基本样本，由基本样本的所有循环平移样本构成训练样本，DCF训练多通道相关滤波器的损失函数；在多任务学习中将排它性稀疏正则项与组稀疏正则项整合构造组内‑组间稀疏正则项，在目标跟踪中引入时间一致性约束缓解DCF随时间退化的问题，引入组内‑组间稀疏正则项以及时间正则项定义回归损失函数，学习稀疏相关滤波器；通道剪枝将冗余的滤波器整体去除，根据重要性程度对D通道滤波器排序，选取排序靠前的通道滤波器进行跟踪；构造拉格朗日函数，采用ADMM算法优化回归损失。有效提高滤波器的判别性以及可解释性，精度高，速度快。
基本信息
专利标题 ：
一种基于稀疏紧凑相关滤波器的快速鲁棒目标跟踪方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111862167A
申请号 ：
CN202010705423.9
公开（公告）日 ：
2020-10-30
申请日 ：
2020-07-21
授权号 ：
CN111862167B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
王菡子梁艳杰熊逻
申请人 ：
厦门大学
申请人地址 ：
福建省厦门市思明区思明南路422号
代理机构 ：
厦门南强之路专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
马应森
优先权 ：
CN202010705423.9
主分类号 ：
G06T7/277
IPC分类号 ：
G06T7/277
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/20
运动分析
G06T7/277
包括统计学的方法，例如使用卡尔曼滤波器
法律状态
2022-05-10 ：
授权
2020-11-17 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/277
申请日 : 20200721
申请日 : 20200721
2020-10-30 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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