交叉取样的结构化稀疏表达目标跟踪算法

摘要 为了解决目标跟踪过程中光照变化、姿态变化等问题，实现快速的鲁棒跟踪，提出一种结构化局部稀疏表达的跟踪方法.对跟踪区域内像素采用交叉像素取样方式进行降维，并且将取样后的跟踪区域均匀分成四份，再加上正中间一份同样大小的图像碎片，共同实现结构化局部稀疏字典的构造.在粒子滤波框架下，当前帧的跟踪粒子由前一帧的跟踪结果按高斯分布来生成.根据已构造的稀疏字典对跟踪粒子所对应的候选目标区域进行稀疏表达，通过求解L1正则化最小二乘法问题得到跟踪结果.实验结果表明，本文算法在保证跟踪鲁棒性的同时，大大提升跟踪实时性