瞧一瞧：PRICAI 2016 论文精选 - 集到集视觉追踪

导读：信号稀疏表示是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的什么样的拆迁不算强迁
研究领域，众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展。信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号，可以获得信号更为简洁的表示方式，从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息，更方便进一步对信号进行加工处理，如压缩、编码等。本文介绍了一种新方法SSVT可以更有效的实现视觉追踪。

摘要：稀疏表示已经广泛的应用于视觉跟踪，实现了卓越的跟踪效果。然而，大部分的稀疏表示模型将候选目标表示成目标样板的线性组合，且需要解决稀疏优化问题。本文中，我们提出了一种新的集到集视觉追踪（SSVT）方法。在粒子滤波框架下，将候选目标和和目标样板看成图像集，并将他们模型成凸包。然后两个图像集之间的距危房拆除国家补偿标准2020
离被最小化，且跟踪结果是有着最大系数的候选目标。当候选目标被模拟成凸包时，SSVT利用了候选目标之间的潜在关系。此外，SSVT在这方面效果卓越，它只需要解决一个二阶优化问题，而不是去解决稀疏优化问题。几个具有挑战性图像序列上的定性和定量分析结果显示，本文提出的SSVT算法优于最佳性能的追踪器。

关键词：集到集距离·视觉追踪·颗粒过滤器·凸包·支持向量机

via：PRICAI 2016

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