基于笛卡尔乘积字典的稀疏编码跟踪算法

摘要：

为了提高基于稀疏编码的视频目标跟踪算法的鲁棒性，该文将原始稀疏编码问题分解为两个子稀疏编码问题，在大大增加字典原子个数的同时，降低了稀疏性求解过程的计算量。并且为了减少?1范数最小化的计算次数，利用基于岭回归的重构误差先对候选目标进行粗估计，而后选取重构误差较小的若干个粒子求解其在两个子字典下的稀疏表示，最后将目标的高维稀疏表示代入事先训练好的分类器，选取分类器响应最大的候选位置作为目标的跟踪位置。实验结果表明由于笛卡尔乘积字典的应用使得算法的鲁棒性得到一定程度的提高。

关键词：计算机视觉、视频跟踪、笛卡尔乘积、稀疏编码、支持向量回归机、岭回归

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61175029,61379104,61372167;国家自然科学基金青年科学基金61203268,61202339;博士后特别资助基金2012M512144;博士后面上资助基金2012JQ8034资助课题

在线出版日期：2015-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：516-521