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基于联合压缩感知的多模态目标统一跟踪方法
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2021-04-27
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针对多模态目标跟踪中大多仅考虑单个图像的异种特征融合或不同模态图像的同种特征融合，为了使得这两者间能自然集成，提出基于联合压缩感知的多模态目标统一跟踪方法。通过将多模态跟踪问题转化为多重2-范数不等式约束下的多1-范数联合最小化问题，并设计了能求解该联化问题的特定增广拉格朗日乘子算法，从而实现快速而精准的目标跟踪，可同时处理来自同一图像或不同模态图像中的多种不同特征间的融合，并能自由地添加或删除特征。此外，还提出了基于稀疏集中度指标的目标模板协同更新方案，来筛选出表现最优的目标模板。在DU， OTCBVS， BEPMDS，oB50和 VOT- TIR等数据集上采用逐帧跟踪的方法进行实验，结果表明在跟踪精度、成功率以及速度3个评价指标上，文中方法的平均性能分别达到了0.96，0.91和3.48。
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