基于局部差别性分析的目标跟踪算法

摘要：

在复杂场景下,为了更好地提升跟踪的鲁棒性,基于局部的相似度测量得到了广泛应用.然而,局部遮挡,形变和光照变化等场景的复杂性,基于传统局部相似度测量的目标跟踪存在很大缺点,例如,在跟踪过程中,仅仅依靠目标和模板的匹配度容易造成跟踪的偏移现象.鉴于此,该文提出一种基于局部差别性相似度测量的目标跟踪算法.首先,以目标-背景的差异性,形成相似性和差异性相结合的局部判别性相似度测量;其次,基于子块在视频序列中的差异性,对子块进行差异性学习,以提高跟踪的准确性.最后,在粒子滤波框架下,基于差别性局部区域测量构建了一种有效的目标跟踪算法.实验结果表明,在复杂图像序列中,该算法实现了目标的准确跟踪,并在光照变化、旋转、缩放和遮挡等方面具有较好的效果.

关键词：目标跟踪、局部稀疏表示、相似度测量、判别性分析、差异性权重

所属期刊栏目：39

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61300007 The National Natural Science Foundation of China 61300007

在线出版日期：2017-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2635-2643