【摘要】：針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的單目標(biāo)跟蹤問(wèn)題,提出一種采用核協(xié)同表示的快速目標(biāo)跟蹤算法.在粒子濾波的框架下,在字典矩陣中引入方塊矩陣建模跟蹤過(guò)程中可能出現(xiàn)的遮擋,然后將字典矩陣和候選樣本分別映射到高維空間,建立候選樣本和字典矩陣在高維空間的線性表示目標(biāo)跟蹤模型,同時(shí)采用L2正則化減弱傳統(tǒng)方法對(duì)系數(shù)稀疏性的要求,有效地降低關(guān)鍵步驟的計(jì)算復(fù)雜度.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠克服遮擋、光照變化、尺度變化、運(yùn)動(dòng)模糊等影響跟蹤性能的因素,具有較高的平均覆蓋率和較低平均中心點(diǎn)誤差,能夠?qū)崿F(xiàn)快速魯棒的跟蹤.
[Abstract]:Aiming at the problem of single target tracking in complex environment, a fast target tracking algorithm based on kernel cooperative representation is proposed. In the framework of particle filter, the block matrix modeling and tracking process is introduced into the dictionary matrix, and then the dictionary matrix and candidate samples are mapped to high dimensional space, respectively. A linear target tracking model of candidate samples and dictionary matrices in high dimensional space is established. Meanwhile, L2 regularization is used to reduce the demand for coefficient sparsity by using L2 regularization, which effectively reduces the computational complexity of key steps. The experimental results show that this method can overcome the factors affecting tracking performance, such as occlusion, illumination change, scale change, motion blur, etc. It has higher average coverage and lower average center point error, and can achieve fast and robust tracking.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院;濱州學(xué)院山東省高校航空信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：山東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(ZR2015FL009) 山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目(2016GGX101023) 山東省高等學(xué)�？萍加�(jì)劃資助項(xiàng)目(J16LN02) 濱州市科技發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013ZC0103) 濱州學(xué)院科研基金資助項(xiàng)目(BZXYG1524;BZXYG1318)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2251820