郁道银 王悦行 陈晓冬 汪 毅



基于随机投影和稀疏表示的跟踪算法

郁道银 王悦行 陈晓冬*汪 毅

(天津大学精密仪器与光电子工程学院 天津 300072),(天津大学光电信息技术教育部重点实验室 天津 300072)

针对目标跟踪过程中存在的诸多技术问题，该文提出一种鲁棒的目标跟踪方法。首先，该文采用基于稀疏表示的全局模板描述目标的表观状态，通过构造正负模板以区分目标和背景；然后采用随机投影法对表示模板和候选目标进行降维，以降低算法的时间复杂度；采用粒子滤波法作为目标的运动模型，通过多项式重采样方法进行粒子重采样，以保持粒子的多样性；设计了正负模板更新策略，将正模板分为固定集和更新集，对这两部分在相似度计算和正模板更新时采取不同的处理方法，并且在其中加入目标遮挡的判决机制，从而可以有效避免遮挡的影响；实验结果表明，该算法能够准确跟踪受遮挡、运动模糊等多种复杂场景的目标，与现有跟踪方法相比，所提算法具有更好的准确性和稳定性。

目标跟踪；稀疏表示；随机投影；模板更新；重采样策略

1 引言

目标跟踪技术属于计算机视觉领域的研究范畴。它广泛应用于安全监控、交通监测、人机交互、军事以及医疗等诸多领域，已经成为计算机领域最热门的课题之一。研究人员对视觉跟踪课题研究已有30多年，但是目标跟踪仍然存在很多技术难点，主要包括：多目标同时跟踪、场景光照变化、目标尺度变化、目标受遮挡、目标旋转以及运动模糊等[1]。……