基于低秩约束的逆向联合稀疏跟踪算法

摘要：

针对目标跟踪算法容易受到背景干扰的问题,提出一种基于低秩约束的逆向联合稀疏跟踪算法.该算法对目标模板和候选模板进行空间重叠分块,对目标模板施加低秩约束,降低杂乱背景的影响,再以候选模板构建视觉子字典联合稀疏表示候选模板.在粒子框架下采取三步打分法评价候选模板,并提出局部模板更新机制,以避免局部遮挡引起的跟踪漂移.实验结果表明,该算法在旋转、快速运动、遮挡、尺度变化和背景散乱等情况下均取得较好的跟踪性能.

关键词：逆向联合稀疏表示、l2、1范数、局部模板更新、低秩约束、判别式打分

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：23-33