稀疏表示在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺的研究逐漸深入，有關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)踐應(yīng)用越來越廣，對(duì)于人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)和生活產(chǎn)生了巨大的影響。在計(jì)算機(jī)視覺的研究中，目標(biāo)跟蹤的研究也取得了很大的進(jìn)展。
　　本文對(duì)目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行總結(jié)并深入研究基于稀疏表示的目標(biāo)跟蹤算法，針對(duì)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域中的挑戰(zhàn)性問題，提出一種基于稀疏表示聯(lián)合外觀模型的目標(biāo)跟蹤算法。在生成模型中，將得到的塊結(jié)構(gòu)的稀疏編碼系數(shù)進(jìn)行對(duì)齊匯集操作，并將匯集后的稀疏系數(shù)進(jìn)行聯(lián)合加權(quán)處理，這樣保留

2、目標(biāo)的空間結(jié)構(gòu)和局部信息來提高目標(biāo)定位的精度與跟蹤的魯棒性。在復(fù)雜背景下，為了能夠更好地分離目標(biāo)和背景，采用基于稀疏表示的判決模型來進(jìn)一步加強(qiáng)跟蹤的準(zhǔn)確性。這樣，結(jié)合生成模型和判決模型獲得一個(gè)更加具有魯棒性的外觀模型。
　　為了應(yīng)對(duì)在跟蹤過程中目標(biāo)外觀變化和一系列的困難，需要實(shí)時(shí)的對(duì)字典模板進(jìn)行更新。采用基于稀疏表示與增量主成分分析方法的字典更新方法，而在選定需要被更新的字典問題上，本文提出一種反向稀疏表示的方法來計(jì)算模板字典中各