基于全局与局部结构反稀疏外观模型的目标跟踪算法

发布时间：2018-08-20 19:50

【摘要】：为了提高稀疏表示跟踪模型性能,提出基于全局与局部结构反稀疏外观模型的目标跟踪算法(GLIS).首先采用反稀疏表达方式一次求解优化问题,计算所有粒子权重以提升算法实时性.然后,提出基于联合判别相似度图(JDS map)排名机制以提升算法鲁棒性,将候选目标分块并分别计算加权稀疏解,联结不同权重的局部块为整体并计算其稀疏解.最后采用联合机制将2种稀疏解合并为JDS map.在跟踪过程中,采用双重模板更新机制更新目标模板及权重模板.实验表明,在复杂环境下,文中算法仍然可以准确跟踪目标.
[Abstract]:In order to improve the performance of sparse representation tracking model, a target tracking algorithm (GLIS). Based on global and local structure anti-sparse appearance model is proposed. First, the inverse sparse representation is used to solve the optimization problem at one time, and all particle weights are calculated to improve the real-time performance of the algorithm. Then based on the joint discriminant similarity graph (JDS map) ranking mechanism is proposed to improve the robustness of the algorithm. The candidate targets are divided into blocks and the weighted sparse solutions are calculated respectively. The local blocks with different weights are connected as a whole and their sparse solutions are calculated. Finally, the two sparse solutions are combined into JDS maps by a joint mechanism. In the tracking process, the dual template updating mechanism is used to update the target template and weight template. Experiments show that the algorithm can track the target accurately in complex environment.
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61071199) 河北省自然科学基金项目(No.F2016203422)资助~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2194798