基于图像传感器的上下文快速压缩感知算法

摘要：

针对快速压缩感知算法在目标被遮挡、光照变化较大时存在跟踪不稳定的问题，提出了基于图像传感器的上下文快速压缩感知跟踪（ FCT）算法。新算法首先在Haar-like特征中引入时空上下文特征，通过目标周围的空间信息和时间上的递推关系协助估计目标的位置。通过改进的随机测量矩阵同时提取目标的纹理特征和灰度特征，加强了特征的稳定性，提高跟踪的准确性。通过方差分类器预判定候选样本，减少判定的次数，并减少错误的候选样本。改进的FCT算法对光照、旋转、尺度缩放都有良好的不变性，且不易发生跟踪漂移。实验证明：改进的FCT算法优于压缩感知跟踪（ CT）算法和FCT算法。

关键词：快速压缩跟踪算法、压缩感知、随机测量矩阵、方差分类器、朴素贝叶斯分类器

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60973095；江苏省自然科学基金资助项目BK20131107

在线出版日期：2016-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：131-134