一种结合空间信息和稀疏字典优化的目标跟踪算法

发布时间：2017-06-26 14:16

  本文关键词：一种结合空间信息和稀疏字典优化的目标跟踪算法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对复杂场景中目标表观变化引起的跟踪漂移问题,提出一种新的基于稀疏表示的目标跟踪算法.该算法通过稀疏性和空间相关性正则约束得到一种优化的目标代价函数,利用拉格朗日对偶理论和加速近端梯度方法完成字典优化,并利用最大池化理论和空间金字塔方法得到降维的且包含更多空间信息的目标模板系数和候选样本系数.实验结果表明,所提出的算法在背景干扰、光照变化、形变、运动模糊、严重遮挡等多种复杂场景中都能取得较为鲁棒的跟踪效果.
【作者单位】： 西北工业大学自动化学院;
【关键词】： 目标跟踪 稀疏表示 空间信息 字典优化
【基金】：武器装备预先研究基金项目(51306030205) 航空科学基金项目(20131953022)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目标跟踪作为计算机视觉中的一个重要研究领域,不仅可以提供目标运动状态和轨迹,还可以为运动检测、行为分析、场景理解等提供重要数据,广泛应用于智能监控、人机交互、视觉导航等方面[1-2].但是,由于受到目标自身姿态、形状变化等内部因素,光照变化、运动模糊、杂波干扰

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