基于关键帧的模板字典构建与在线学习的离线视频跟踪方法

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4、两帧时间和空间的一致性，在图像序列中建立起相匹配的目标链。目标跟踪发展约一个世纪，期间各种算法层出不穷，但是作者研读一系列资料发现大量的算法只能满足特定环境的要求，即不同算法只对特定数据集能达到令人满意的效果，针对目前的情形，我们提出两种算法能够弥补前人的不足。本论文提出两种算法，其中之一，适用于跟踪框架的算法，它是基于稀疏表达跟踪的一种改进，对算法的跟踪方式、模板字典的建立和计算效率等方面着手改进；另外一种是对表观模型算法的改进，—种融合目标空间分布和时序分布算法，它是从单一的时序跟踪拓展到目标时间和空间联合分布跟踪得到的。以上两种算法的共同点是在原有算法的基础上作进一步的改

5、进更新，使得跟踪性能和适用范围更加广泛。论文针对我们提出的两种算法在不同数据集上做跟踪仿真，实验结果发现，本文所提出的算法都取得了令人满意的结果。关键词：离线视频跟踪，字典学习，关键帧，稀疏表达，增量更新，表观模型，子空间学习IBUILDINGAKEYFRAMETEMPLATEDICTIONARYANDONLINELEARNINGFORROBUSTOFFLINEVIDEOTRACKINGABSTRACTObjecttracking,whichrisesinthelastcentury,isanemergingtechnologyintegratingmanydiscipline

6、s.Ithaspromisingapplicationsinvariousacademicfields,especiallyinthefieldofcomputervision.Scholarshavealwaysregardeditasthebasisofvisualtrackingtechnologyandthefollowinghighlevelanalysis.Sotheabilitytoaccuratelytrackingthetargetiscrucial,whichisthemainreasonformostscholarstostudythesubject.Si

7、mplyspeaking,objecttrackingconstructsthematchingtargetchainfromtheimagesequenceusingthetimeandspaceconsistencyoftwoadjacentframes.Inacentury,objecttrackingalgorithmsemergeinanendlessstream.Studyingalotofliterature,wefindthatalargenumberofalgorithms