改进稀疏表示模型的目标跟踪

作     者：刘尚旺 郜刘阳 LIU Shangwang;GAO Liuyang

作者机构：河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 "智慧商务与物联网技术"河南省工程实验室(河南师范大学)河南新乡453007 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2016年第36卷第11期

页      面：3152-3160页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(U1304607) 河南省高等学校重点项目(15A520080) 河南师范大学博士科研启动基金资助项目(qd12138) 

主　　题：稀疏表示 目标跟踪 协同模型 似然函数 重构误差 

摘      要：针对受到光照、遮挡及姿态变化等引起的目标外观发生变化时,目标跟踪的鲁棒性和准确性较差的问题,将稀疏表示引入到粒子滤波框架进行目标跟踪,提出一种稀疏协同模型。首先,在目标运动定位模型中,使用灰度强度值表示目标对象;其次,判别模型通过训练正负模板集获得最优分类特征,并在生成模型中对目标直方图加权以提高目标生成效率;然后,将分类判别模型和生成模型集成在协同模型中,利用重构误差确定目标;最后,通过各模块独立更新,减少目标外观变化对目标跟踪的影响。实验结果表明,所提方法的平均中心误差仅为7.5像素,且具备良好的抗噪性和实时性。