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基于稀疏表示的目标跟踪算法研究

马芳兰  
【摘要】:视频目标跟踪是一门包含了模式识别、图像处理、计算机图形学、人工智能、人工神经网络等的综合性交叉学科。其作为计算机视觉领域的一个重要研究课题,已经在军事、安全、工业和民用等各个领域得到了广泛地应用。 现有的目标跟踪算法在受到光照、遮挡以及姿态变化等引起的目标外观发生变化时,鲁棒性和准确性不能满足实际需求,本文利用稀疏表示的视觉特性,将稀疏表示理论引入到粒子滤波框架,以期减少目标外观变化的影响,提出了基于稀疏表示的目标跟踪算法。本文的主要研究工作如下: 1、研究了目前稀疏表示模型求解的两类方法:贪婪算法和凸松弛算法,并对贪婪算法中的正交匹配追踪(OMP)算法和块正交匹配追踪(BOMP)算法,凸松弛算法中的基追踪(BP)算法进行了深入研究,从运行时间、重构误差、重建质量等角度对这三种算法做了仿真对比实验。实验结果表明:在求解速度上,BOMP算法优于OMP和BP算法;在精度上,BP算法最好,BOMP算法和OMP算法相当。从整体性能出发考虑,BOMP算法实现了求解精度和速度上的平衡,更适合于求解目标跟踪中的稀疏表示问题。 2、将稀疏表示理论引入到粒子滤波框架,提出了基于稀疏表示的目标跟踪算法。该算法采用二维主成分分析(2DPCA)方法和稀疏表示建立目标外观模型,并采用BOMP算法求解稀疏表示系数,降低了目标模板的维数和算法的计算复杂度,此外,目标模板更新采用在线增量子空间更新方法,降低了算法对存储空间的要求,提高了目标外观描述的准确性。仿真实验结果表明,在目标出现光照变化、部分遮挡和姿态变化等引起外观变化的情况下,该算法仍能保持较高的跟踪精度,具有较强的鲁棒性。


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