协同结构稀疏重构的判别性视觉跟踪

摘要：

基于稀疏表示的表观似然模型在目标跟踪领域具有广泛的应用,但是这种单一产生式目标表观模型并未考虑完整的判别性结构信息,容易受复杂背景的干扰.为了缓解由该问题造成的目标跟踪漂移,提出了一种目标表观字典和背景字典协同结构稀疏重构优化的视觉跟踪方法.通过构建一个有判别力的基于稀疏表示的表观似然模型,实现了对目标表观模型更为准确的描述.通过合理选择约束候选目标区域和候选背景区域的稀疏系数,在表观似然模型中引入判别式信息,以进一步揭示候选目标区域的潜在相关性和候选背景区域的结构关系,从而更加准确地学习候选目标区域的表观模型.大量有挑战性的视频序列上的实验结果验证了算法在复杂背景下跟踪的鲁棒性,与其他相关算法的对比实验也体现了该算法的优越性.

关键词：稀疏协同重构、稀疏表达、图方法、判别性跟踪

所属期刊栏目：45

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61572296,61472227,61303086,61328205;山东省自然科学基金ZR2015FL020;模式识别国家重点实验室开放课题201600024

在线出版日期：2018-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：69-75,114