【摘 要】
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针对传统跟踪算法不能在复杂场景下进行有效跟踪的问题,提出一种基于L0正则化增量正交投影非负矩阵分解（incremental orthogonal projective non-negative matrix factorizati
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院,滨州学院山东省高校航空信息技术重点实验室
【基金项目】
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山东省自然科学基金高校、科研单位联合专项计划（ZR2015FL009）,滨州市科技发展计划（2013ZC0103）,滨州学院科研基金（BZXYG1524）资助课题
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针对传统跟踪算法不能在复杂场景下进行有效跟踪的问题,提出一种基于L0正则化增量正交投影非负矩阵分解（incremental orthogonal projective non-negative matrix factorization,IOPNMF）的目标跟踪算法。在粒子滤波框架下采用IOPNMF算法在线获得跟踪目标基于部分的表示以构建模板矩阵,然后将每帧中的候选样本建立基于模板矩阵的线性表示,对表示系数进行L0正则化约束,并提出快速数值解法,同时引入粒子筛选机制,加快跟踪速度。实验结果表明,新算法能够解
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