基于Grassmann流形和投影群的目标跟踪

发布时间：2017-09-29 11:07

  本文关键词：基于Grassmann流形和投影群的目标跟踪

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【摘要】：针对现有的基于线性空间的目标跟踪方法对于跟踪经历大幅度非平面位姿变化的目标容易发生跟踪偏移的问题,利用李群空间的非线性特性,提出了基于Grassmann流形和投影变换群(SL(3)群)的双模视频目标跟踪算法。运用Grassmann流形状态空间的内蕴几何特性,建立目标表观模型,采用SL(3)群建立目标的几何形变模型,将目标的状态变化看作是流形上的点沿着测地线移动,设计双模粒子滤波算法完成目标跟踪。基于流形上的测地线距离度量提出目标特征空间更新策略,确保特征空间的准确性。实验结果表明,该算法对目标在经历大幅度非平面的几何形变、光照变化及部分遮挡情况下,都能够实现稳定的跟踪。
【作者单位】： 天津大学电子信息工程学院;沈阳大学信息工程学院;
【关键词】： 目标跟踪 李群 Grassmann流形 SL()群 测地线距离
【基金】：国家自然科学基金(61503274) 辽宁省教育厅科学技术研究项目(L2014481) 辽宁省博士启动基金(201501090) 机器人学国家重点实验室开放基金(2015008)项目资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言对于视频目标大幅度的非平面的姿态变化,基于传统的欧氏空间基础框架所提出的目标跟踪方法往往会导致目标的跟踪偏移或失败。其主要原因在于描述目标区域表观不同姿态的特征数据并非存在于单独的某个向量空间,传统的线性向量空间处理方式已无法满足实际需要。基于流形的，

本文编号：941643