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基于稀疏表达的目标跟踪算法研究

王增宇  
【摘要】:随着计算机技术的飞速发展,图像处理和计算能力得到了极大提高,计算机视觉也取得了较快的发展。视觉目标跟踪技术是计算机视觉领域的重点问题。目前,虽然专家学者已经研究了很长时间,取得了丰硕的研究成果,但是由于目标易受遮挡、光照强度变化、目标旋转等干扰因素的影响,复杂背景下的目标跟踪问题依然面临着各种挑战。如何设计鲁棒性强的目标跟踪算法来应对各种挑战仍是亟待解决的问题。本文通过研究基于稀疏表达的目标跟踪算法做了以下主要工作:基于L1最小化跟踪算法的研究及改进,基于L1最小化跟踪算法共有两个缺点:一是稀疏性假设并不是一直成立;二是计算复杂度太高,算法实时性不好。针对以上缺点对该算法进行改进,利用大幅度扰动模板代替正负小模板组建稀疏字典。实验表明算法的实时性得到改善,但是复杂场景下目标跟踪的鲁棒性仍受到影响。基于局部结构化稀疏目标跟踪算法的改进:首先对灰度特征空间进行类棋盘格交叉像素取样,然后对取样后的图像采用一种新的局部结构化方法进行稀疏字典的组建。实验表明改进后的算法在保证跟踪准确性的同时改善了跟踪实时性。通过研究基于稀疏表达的判别式跟踪算法,采用全局模板和局部结构化的混合模板对目标进行表观建模,全局模板对目标候选的稀疏表示可得重构误差,局部结构化稀疏字典对目标候选进行稀疏表示可得相似性函数,然后利用logistic判别函数将两种建模方式结合起来,将最优的判别结果作为跟踪结果。实验部分针对六种不同噪声干扰的序列进行跟踪,并将本文算法与单独使用全局模板和局部结构化的方法进行对比,实验结果表明本文提出的算法能有效应对遮挡、光照变化、尺寸变化等挑战,跟踪算法鲁棒性较强。


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