结构稀疏表示分类目标跟踪算法

摘要：

为提高目标跟踪算法在复杂条件下的鲁棒性和准确性，研究了一种基于贝叶斯分类的结构稀疏表示目标跟踪算法。首先通过首帧图像获得含有目标与背景模板的稀疏字典和正负样本；然后采用结构稀疏表示的思想对样本进行线性重构，获得其稀疏系数；进而设计一款贝叶斯分类器，分类器通过正负样本的稀疏系数进行训练，并对每个候选目标进行分类，获得其相似度信息；最后采用稀疏表示与增量学习结合的方法对稀疏字典进行更新。将该算法与其他4种先进算法在6组测试视频中进行比较，实验证明了该算法具有更好的性能。

关键词：目标跟踪、粒子滤波、稀疏表示、字典、贝叶斯分类

所属期刊栏目：10

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National High Technology Research and Development Program of China Grant No.2015AA043005国家高技术研究发展计划863计划

在线出版日期：2016-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1035-1043