利用稀疏协同模型的目标跟踪算法

摘要：

针对增强视频目标跟踪鲁棒性难题，提出一种利用稀疏协同判别模型和生成模型的跟踪算法。在判别模型中，利用先验视觉知识训练一个基于SIFT特征的过完备字典，用于构建目标外观模型和训练分类器实现目标与背景的分离；在生成模型中，提取目标的局部特征以及计算目标的遮挡信息来构建目标模板，通过计算候选目标与目标模板的相似度实现对目标的跟踪；最终利用乘性策略融合2种模型的跟踪结果。定性和定量的实验结果表明，与经典跟踪算法相比，该算法具有较好的鲁棒性。

关键词：稀疏表示、局部约束线性编码、增广拉格朗日乘子、目标跟踪

所属期刊栏目：28

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61471394;江苏省自然科学青年基金20140074

在线出版日期：2016-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：2175-2185