Visual Tracking via Manifold Regularized Local Structured Sparse Representation Model
Wang, Lingfeng; Pan, Chunhong
2015
会议名称ICIP 2015
会议录名称ICIP 2015
会议日期2015
会议地点Quebec, Canada
摘要In this paper, we propose a new visual tracking method via the manifold regularized local structured sparse representation model under the particle filtering tracking framework. First, in order to tackle the difficulties of partial occlusion and illumination variation, the local structured sparse representation model is incorporated by exploiting both partial and spatial information of the target. Second, the manifold regularization is used to ensure that neighboring particles should share similar representation coefficients, so that these particles can cooperate with each other. Extensive experiments are performed on various video sequences, showing improvement over the state-of-the-art approaches.
关键词Visual Tracking Sparse Representation Manifold Regularization
收录类别EI
语种英语
文献类型会议论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/11025
专题多模态人工智能系统全国重点实验室_先进时空数据分析与学习
作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
Wang, Lingfeng,Pan, Chunhong. Visual Tracking via Manifold Regularized Local Structured Sparse Representation Model[C],2015.
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