标签一致K-SVD稀疏编码视频跟踪算法

摘要：

稀疏编码视频目标跟踪算法对目标遮挡问题有一定的适应性,但当目标受背景杂波、光照变化等干扰时,跟踪结果将会出现漂移现象.为此,提出一种基于字典学习和模板更新的视频目标跟踪算法.该算法在构造字典时加入背景模板集,利用标签一致K-SVD方法进行字典学习,同时训练出低维字典和目标背景分类器;在稀疏编码过程中,借助粒子滤波技术,采用分类器分类结果和候选目标直方图构建整体似然模型;最后通过字典学习更新字典、分类器及目标直方图.采用标准数据库中具有挑战性的视频数据进行算法测试实验,结果表明,对于存在遮挡、背景杂波、光照变化、目标旋转和尺度变化等复杂跟踪环境下的目标跟踪,文中算法都能有效地降低跟踪结果存在的漂移现象,且具有较好的稳定性.

关键词：视频跟踪、标签一致、稀疏编码、字典学习、粒子滤波

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61305017;江苏省自然科学基金BK20130154

在线出版日期：2018-03-02（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：262-272