基于稀疏度约束与动态组结构稀疏编码的鲁棒视觉跟踪

摘要：

目标编码系数的稀疏性使得 L1跟踪成为解决遮挡目标跟踪的有效方法之一，但是现有稀疏编码算法没有利用 L1跟踪中编码系数的特殊稀疏结构。本文基于目标模板系数稀疏度约束要求和小模板系数的空间连续性结构，利用块坐标优化原理提出一种两阶段稀疏编码算法用于视觉跟踪。在第一阶段，该算法利用正交匹配追踪求解具有约束稀疏度的目标模板系数，在第二阶段，该算法利用动态组稀疏编码求解具有空间连续性的小模板系数。在粒子滤波框架下，利用提出的稀疏编码算法实现了鲁棒的视觉跟踪。实验结果表明本文提出的跟踪方法比现有跟踪方法具有更强的鲁棒性和较高的跟踪精度。

关键词：L1 跟踪、稀疏编码、约束稀疏度、空间连续性结构

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61175035,61379105;中国博士后科学基金2014M562535

在线出版日期：2015-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1499-1505