郑 超 陈 杰 殷松峰 杨 星 冯云松 凌永顺



改进的协同训练框架下压缩跟踪

郑 超①陈 杰*②殷松峰①杨 星①冯云松①凌永顺①

①(电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室 合肥 230037),②(安徽建筑大学电子与信息工程学院 合肥 230037)

针对基于传统协同训练框架的视觉跟踪算法在复杂环境下鲁棒性不足，该文提出一种改进的协同训练框架下压缩跟踪算法。首先，利用空间布局信息，基于能量熵最大化的在线特征选择技术提升压缩感知分类器的判别能力，分别在灰度空间和局部二值模式空间建立起基于结构压缩特征的两个独立分类器。然后，基于候选样本信任度分布熵的分类器联合机制实现互补性特征的自适应融合，增强跟踪结果的鲁棒性。最后，在级联的梯度直方图分类器辅助下，通过具备样本选择能力的新型协同训练准则完成联合外观模型的准确更新，解决了协同训练误差的积累问题。对大量具有挑战性的序列的对比实验结果验证了该算法相比于其它近似跟踪算法具有更优的性能。

视觉跟踪；协同训练；空间布局信息；压缩感知分类器；熵

1 引言

视觉跟踪作为计算机视觉系统的核心部分，被广泛应用于智能监控，自动导航，虚拟现实，人机交互等领域[1]。根据不同的外观表征机制，视觉跟踪算法可以分为：生成式跟踪算法和判别式跟踪算法。判别式跟踪算法作为视觉跟踪算法中的主流分支，由于同时利用了目标信息和背景信息建立目标外观模型，具有跟踪精度高的优点；……