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基于稀疏表示的目标跟踪算法研究

王道文  
【摘要】:视频目标跟踪技术涉及到图像处理、模式识别等多学科,是计算机视觉技术的重要研究课题,已经广泛应用在视频监控、军事、医疗、交通、机器视觉等各个方面。视频目标跟踪,就是对视频帧中目标进行提取、识别,以获得目标的位置、速度等信息。由于实际应用场景中,存在各种干扰因素如遮挡、旋转、光照变化、尺寸变化等,视频跟踪算法在准确性和鲁棒性等方面仍面临较大的挑战。本文对目前较为流行的跟踪算法进行了回顾和总结,对基于稀疏表示的视频目标跟踪算法进行了详细的研究和分析,主要研究工作如下:(1)分析了目标跟踪算法存在的问题,在此基础上提出了基于稀疏表示的目标跟踪算法。算法中通过分组排序做差的方法构造判决模型,得到候选样本的似然度,区分开目标物体和背景,同时利用2范数模型来求解信号的稀疏表示系数向量,减少了跟踪算法的计算复杂度。(2)研究了跟踪算法中的模板更新方法,将增量主成分分析和稀疏表示相结合对模板进行更新,有效地防止跟踪目标的漂移和尺度变化。(3)分析和研究了基于稀疏表示的判决模型和生成模型,采用逻辑回归函数进行特征选择,进而对信号进行稀疏表示,最后运用稀疏集中索引对样本进行筛选,构造判决模型;对稀疏表示系数向量进行等权重加权求和,运用局部图像块的重构误差处理局部遮挡问题,使用对齐汇聚的方法得到汇聚特征,构造生成模型。(4)分析了单一判决模型、单一生成模型的目标跟踪算法的缺点,本文将判决模型和生成模型相结合,提出了基于稀疏表示混合模型的目标跟踪算法。仿真实验表明该算法在目标遮挡、旋转、运动模糊、尺度变化的情况下仍保持了较高的准确性和鲁棒性。


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