判别稀疏表示鲁棒快速视觉跟踪
目的 L1跟踪对局部遮挡具有良好的鲁棒性,但存在易产生模型漂移和计算速度慢的问题.针对这两个问题,该文提出了一种基于判别稀疏表示的视觉跟踪方法.方法 考虑到背景和遮挡信息的干扰,提出了一种判别稀疏表示模型,并基于块坐标优化原理,采用学习迭代收缩阈值算法和软阈值操作设计出了表示模型的快速求解算法.结果 在8组图像序列中,该文方法与现有的4种经典跟踪方法分别在鲁棒性和稀疏表示的计算时间方面进行了比较.在鲁棒性的定性和定量比较实验中,该文方法不仅表现出了对跟踪过程中的多种干扰因素具有良好的适应能力,而且在位置误差阈值从0～50像素的变化过程中,其精度曲线均优于实验中的其他方法;在稀疏表示的计算时间方面,在采用大小为16×16和32×32的模板进行跟踪时,该文算法的时间消耗分别为0.152 s和0.257 s,其时效性明显优于实验中的其他方法.结论 与经典的跟踪方法相比,该文方法能够在克服遮挡、背景干扰和外观改变等诸多不良因素的同时,实现快速目标跟踪.由于该文方法不仅具有较优的稀疏表示计算速度,而且能够克服多种影响跟踪鲁棒性的干扰因素,因此可以将其应用于视频监控和体育竞技等实际场合.
机器视觉、目标跟踪、判别稀疏表示、前馈神经网络、粒子滤波
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61175035,61379105National Natural Science Foundation of China61175035,61379105
2017-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
815-823
