鲁棒低秩稀疏表示的在线目标跟踪

摘要：

为提高目标跟踪的准确性,针对当前目标跟踪算法因光照、遮挡以及姿态变化等因素引起的漂移问题,提出一种鲁棒低秩稀疏表示的在线目标跟踪算法(LRSP).以粒子滤波作为目标跟踪的基本框架,通过联合采用低秩矩阵恢复和稀疏表示,发现连续帧和密集粒子之间潜在结构信息,降低数据维度,减少计算复杂度,提高目标跟踪的准确性.实验结果表明,相对于其它目标跟踪算法,LRSP算法可以更准确地跟踪目标,对光照和姿态变化具有良好的鲁棒性,对于严重遮挡目标跟踪问题具有明显优势.

关键词：低秩、稀疏、粒子滤波、目标跟踪、鲁棒主成分分析

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61272273、61170305;江苏省普通高校研究生科研创新计划基金项目CXLX13_465;江苏省高等职业院校国内高级访问学者计划基金项目2014FX034

在线出版日期：2016-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1062-1066