一种基于稀疏编码的鲁棒跟踪改进算法

摘要：

针对在跟踪过程中目标易受到遮挡、姿态变化、光照变化、复杂背景等问题的影响,提出一种改进的鲁棒跟踪算法.采用局部块稀疏编码方式,结合尺度不变特征及空间金字塔特征匹配技术进行目标表观建模.在粒子滤波的框架下引入运动估计以获取目标最优位置,并在跟踪过程中实时更新模板.实验结果表明,与DFT、FCT、OAB等常用跟踪算法相比,该算法在复杂情况下仍能保持较好的跟踪鲁棒性.

关键词：目标跟踪、稀疏编码、空间金字塔匹配、粒子滤波、运动估计

所属期刊栏目：44

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“低照度环境下基于红外图像的停机坪目标监视系统关键技术研究”U1633105;国家自然科学基金“机场场面移动车辆车载视觉监视系统关键技术研究”61203170;航空科学基金“机载光电系统中基于稀疏表示的地面目标检测与跟踪技术研究”20155152041;2016年研究生创新基地实验室开放基金“跟踪-学习-检测框架下红外图像的行人持久鲁棒跟踪技术研究”kfjj20160706

在线出版日期：2018-11-23（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：194-199