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卜英乔
作品数:
1
被引量:5
H指数:1
供职机构:
解放军电子工程学院
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发文基金:
国家自然科学基金
安徽省高校省级自然科学研究项目
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
黄河
中国科学院合肥智能机械研究所
刘原
安徽医学高等专科学校
苏巧平
安徽新华学院电子通信工程学院
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作者
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苏巧平
1篇
刘原
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黄河
1篇
卜英乔
传媒
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计算机工程
年份
1篇
2013
共
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基于稀疏表达的多示例学习目标追踪算法
被引量:5
2013年
追踪目标在经历较大姿势变化时,会导致追踪目标偏移甚至丢失。为此,提出一种基于稀疏表达的多示例学习目标追踪算法。联合多示例学习与稀疏表达方法,将目标物体的局部稀疏编码作为多示例学习的训练数据,通过学习正负样本的局部稀疏编码获得一个多示例学习的分类器,分类的结果与粒子滤波框架相结合,估计目标在整个视频序列中的运动状态。实验结果表明,该算法稳定性较好,与增量学习追踪算法、范式学习追踪算法和多示例学习追踪算法相比,其中心位置误差率减少30%以上。
苏巧平
刘原
卜英乔
黄河
关键词:
多示例学习
分类器
粒子滤波
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