基于快速傅里叶变换的局部分块视觉跟踪算法

摘要：

针对视觉跟踪中目标表观变化、局部遮挡、背景干扰等问题，该文提出一种基于快速傅里叶变换的局部分块视觉跟踪算法。通过建立目标分块核岭回归模型并构建循环结构矩阵进行分块穷搜索来提高跟踪精度，利用快速傅里叶变换将时域运算变换到频域运算提高跟踪效率。首先，在包含目标的初始跟踪区域建立目标分块核岭回归模型；然后，提出通过构造循环结构矩阵进行分块穷搜索，并构建目标分块在相邻帧位置关系模型；最后，利用位置关系模型精确估计目标位置并进行分块模型更新。实验结果表明，该文算法不仅对目标表观变化、局部遮挡以及背景干扰等问题的适应能力有所增强，而且跟踪实时性较好。

关键词：视觉跟踪、核岭回归模型、快速傅里叶变换、分块穷搜索、位置关系模型

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61175029,61473309;陕西省自然科学基金2011JM8015Foundation Items:The National Natural Science Foundation of China61175029,61473309;The Natural Science Foundation of Shaanxi Province2011JM8015

在线出版日期：2015-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2397-2404