具有融合罚约束的低秩结构化稀疏表示目标跟踪算法

摘要：

现有的低秩稀疏表示目标跟踪算法在目标突然运动和严重遮挡等情况下,经常出现跟踪漂移现象.为此,提出一种具有融合罚约束的低秩结构化稀疏表示目标跟踪算法.首先,利用混合L1,2范数稀疏表示候选粒子的局部斑块,增强对斑块间结构信息的描述,从而保护候选粒子间及其局部斑块间空间布局结构以解决遮挡间题;然后,借鉴融合Lasso模型的建模思想,在目标表观模型中引入融合罚项,约束稀疏系数差分的绝对值,以保证表示系数稀疏性的同时,使其连续性差异亦稀疏,从而限制表示系数轮廓具有平滑性,易于获取跳跃信息,适应目标的突然运动;最后,利用核范数低秩约束目标表观的时域相关性,以适应目标的外观变化.实验结果表明,所提出的算法能够适应复杂场景下的跟踪任务,特别是在目标形变、遮挡、突然运动等情况下具有更好的适应性.

关键词：目标跟踪、稀疏表示、混合范数、低秩表示、融合罚、粒子滤波

所属期刊栏目：34

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61703285, 61473202;沈阳市科技计划项目17-231-1-14

在线出版日期：2019-11-18（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：2479-2484