研究目的
研究一种新的联合稀疏表示模型在视觉跟踪中实现鲁棒特征级融合的有效性，以应对光照变化、遮挡和姿态变化等情况。
研究成果
提出的基于联合稀疏表示的特征级融合跟踪器（RJSRFFT）及其核化版本（K-RJSRFFT）能有效应对视觉跟踪中的外观变化，性能优于现有方法。研究表明不可靠特征检测与非线性特征融合对提升跟踪性能具有重要意义。
研究不足
所提出的基于稀疏性的方法可能因计算复杂度而在实时跟踪中面临挑战。未来的工作包括开发更高效的方法以实现实际应用。
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[IEEE 2019年第15届新兴技术国际会议(ICET) - 巴基斯坦白沙瓦(2019.12.2-2019.12.3)] 2019年第15届新兴技术国际会议(ICET) - 光伏系统集成故障诊断与容错最大功率点跟踪控制方案
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DOI：10.1109/ICET48972.2019.8994722
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
利用多特征进行视觉跟踪已被证明是一种鲁棒的方法，因为不同特征之间可以相互补充。由于视频序列（尤其是长序列视频）中可能出现光照变化、遮挡和姿态变化等多种情况，如何合理选择并融合合适的特征已成为该方法的关健问题之一。针对这一问题，本文提出了一种新的联合稀疏表示模型用于实现鲁棒的特征级融合。该方法利用稀疏表示的优势，动态剔除不可靠的待融合特征以保证跟踪效果。为捕捉特征间的非线性相似性，我们将所提方法扩展为通用核化框架，使其能够在各种核空间执行特征融合。实验结果表明，该方法获得了优异的跟踪性能。在公开视频数据集上进行的定性与定量实验均显示，本方法优于基于稀疏表示和基于融合的传统跟踪器。
作者：
Xiangyuan Lan，Andy J. Ma，Pong C. Yuen，Rama Chellappa
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