基于方向向量和稀疏表示的运动目标跟踪方法研究

摘要：

目前利用稀疏表示对运动目标进行跟踪的方法,通常都只关注于利用不同的目标外观特征对最优化公式进行求解.而运动目标的方向特征则往往被忽略.方向向量能够在某种程度上描述运动目标的运动趋势,这对跟踪运动目标存在一定的意义.本文提出了贝叶斯运动估计框架下的基于方向的跟踪算法,利用方向向量弥补了稀疏表示中候选粒子不足的问题,惩罚部分候选粒子,并通过改进的学习方法对模板进行更新.通过与方向向量对应的像素点,我们补偿初始化粒子,并设置权值以增加对应粒子的概率、降低其他粒子被选为最佳粒子的可能性.所提方法充分考虑了目标的运动特征并避免了漂移现象的产生.

关键词：稀疏表示、视觉跟踪、方向向量、光流、漂移现象

所属期刊栏目：15

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61402118;2019年广东大学生科技创新培育专项资金"攀登计划"专项资金pd-jh2019b0777

在线出版日期：2019-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：215-216