【摘 要】
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为了提高目标跟踪算法的鲁棒性和准确性，提出了一种粒子滤波框架下的样本分块稀疏表示判决式跟踪算法。算法在首帧提取目标模板和背景模板，并将这些模板进行分块，构建模板字典。
【机 构】
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嘉应学院计算机学院,华南理工大学机械工程学院
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为了提高目标跟踪算法的鲁棒性和准确性，提出了一种粒子滤波框架下的样本分块稀疏表示判决式跟踪算法。算法在首帧提取目标模板和背景模板，并将这些模板进行分块，构建模板字典。然后将候选目标进行分块处理，并使用模板字典稀疏重构候选目标分块，从而获得候选目标的稀疏系数和残差，进而构建一款贝叶斯分类器。分类器的输入为候选目标稀疏系数和残差中提取的相似度信息，输出为候选目标与真实目标的相似度。分类器通过跟踪过程中获得的正负样本进行训练，使之能够适应目标和背景的变化。最后，将所提算法在八组具有挑战性的视频中进行测试，平均跟
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