联合模板先验概率和稀疏表示的目标跟踪

发布时间：2017-08-21 03:07

  本文关键词：联合模板先验概率和稀疏表示的目标跟踪

  更多相关文章： 目标跟踪 稀疏表示 先验概率 粒子滤波 模板更新 正则化模型

【摘要】：目的虽然基于稀疏表示的目标跟踪方法表现出了良好的跟踪效果,但仍然无法彻底解决噪声、旋转、遮挡、运动模糊、光照和姿态变化等复杂背景下的目标跟踪问题。针对遮挡、旋转、姿态变化和运动模糊问题,提出一种在粒子滤波框架内,基于稀疏表示和先验概率相结合的目标跟踪方法。方法通过先验概率衡量目标模板的重要性,并将其引入到正则化模型中,作为模板更新的主要依据,从而获得一种新的候选目标稀疏表示模型。结果在多个测试视频序列上,与多种流行算法相比,该算法可以达到更好的跟踪性能。在5个经典测试视频下的平均中心误差为6.77像素,平均跟踪成功率为97%,均优于其他算法。结论实验结果表明,在各种含有遮挡、旋转、姿态变化和运动模糊的视频中,该算法可以稳定可靠地跟踪目标,适用于视频监控复杂场景下的目标跟踪。
【作者单位】： 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;安徽大学媒体计算研究所;
【关键词】： 目标跟踪 稀疏表示 先验概率 粒子滤波 模板更新 正则化模型
【基金】：国家自然科学基金项目(61372137,61301295) 安徽省自然科学基金项目(1308085QF100,1408085MF113) 安徽大学博士科研启动基金项目~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 目标跟踪是当前计算机视觉领域的研究热点,并且有着广泛的实际应用,比如自动监控、智能导航、人机交互、军事防御等。尽管目标跟踪经过几十年的发展已经有了很大的进步,但是仍然有很多问题没有彻底解决,比如因噪声、旋转、遮挡、运动模糊、光照和姿态变化等引起的目标

【参考文献】

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本文编号：710453