王海军, 葛红娟

(1. 南京航空航天大学民航学院, 江苏 南京 211106; 2. 滨州学院山东省高校航空信息技术重点实验室, 山东 滨州 256603)



L0正则化增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法

王海军1,2, 葛红娟1

(1. 南京航空航天大学民航学院, 江苏 南京 211106; 2. 滨州学院山东省高校航空信息技术重点实验室, 山东 滨州 256603)

针对传统跟踪算法不能在复杂场景下进行有效跟踪的问题,提出一种基于L0正则化增量正交投影非负矩阵分解(incremental orthogonal projective non-negative matrix factorization,IOPNMF)的目标跟踪算法。在粒子滤波框架下采用IOPNMF算法在线获得跟踪目标基于部分的表示以构建模板矩阵,然后将每帧中的候选样本建立基于模板矩阵的线性表示,对表示系数进行L0正则化约束,并提出快速数值解法,同时引入粒子筛选机制,加快跟踪速度。实验结果表明，新算法能够解决跟踪过程中出现的遮挡、光照变化、运动模糊等影响跟踪性能的因素,具有较高的平均覆盖率和较低的平均中心点误差。

目标跟踪; L0正则化; 粒子筛选

0　引　言

目标跟踪是计算机视觉领域一项重要的研究课题,在交通流量控制、人机接口、视频监控等领域得到了广泛的应用。近年来,国内外学者对目标跟踪进行了大量的研究工作,大致可以分为两类:基于判别模型的目标跟踪[1-4]和基于生成模型的目标跟踪[5-7]。基于判别模型的方法将目标跟踪看成是一个二分类问题,将被跟踪的目标物体从众多的背景中分离出来。基于生成模型的方法把目标跟踪看成是从候选样本中寻找与目标模板中最相似的区域。……