基于稀疏表示的目標(biāo)跟蹤算法.pdf

1、本文提出一種魯棒的目標(biāo)跟蹤算法，本文算法基于稀疏表示理論，算法包括外觀模型和運動模型的構(gòu)建。因為目標(biāo)跟蹤主要的難點在于應(yīng)對目標(biāo)的劇烈的外觀變化，本文提出一種魯棒的外觀模型，這種外觀模型利用了基于全局的模板和基于局部的描述方式。
　　本文提出一種基于稀疏表示的判決性分類器和一種基于稀疏表示的生成模型。在判決性分類器模塊中，本文提出一種魯棒而且有效的計算置信值的方法，這種方法給前景分配的權(quán)重比較大，給背景分配的權(quán)重比較小。在基于稀疏表

2、示的生成模型中，本文提出一種新穎的基于直方圖的描述方式，這種描述方式考慮到每個圖像塊的位置信息，同時考慮了遮擋對于最終結(jié)果的影響。本文合理的將兩種模型融合，得到一種聯(lián)合的外觀模型用于對目標(biāo)進行跟蹤。
　　此外，本文提出的更新機制考慮到最新的觀測外觀模型，又考慮到原始的目標(biāo)模板，因此使得目標(biāo)跟蹤器能夠有效的應(yīng)對目標(biāo)的外觀變化并且避免漂移問題。在運動模型方面，本文改善了原始的運動模型，目的是在保證跟蹤準(zhǔn)確度的同時提高跟蹤效率。在不同的