宋 强，张 颖

（辽宁科技大学 电子与信息工程学院，辽宁 鞍山 114051）

视频压缩感知的目标跟踪技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，广泛应用于人员定位、智能交通、智慧城市等人工智能领域［1］。将视频压缩感知的目标跟踪技术应用到动态人脸识别上，能够提高人脸识别的自动化、信息化、智能化水平，分析目标行程轨迹，确定目标信息［2］。视频监控下环境因素多变，如光照不均、人脸图像存在遮挡、目标运动速度过快等，直接应用目标跟踪方法无法捕获目标，轨迹分析效果也不够理想。

视频目标跟踪算法根据网络结构将任务分解成跟踪、检测和学习3个部分［3］。跟踪部分根据提取到的目标人脸特征，建立帧之间的数据模型，用于在视频中跟踪目标；检测部分通过训练分类器，用于检测视频中目标出现的下一帧图像位置；学习部分进行评估更新。目标跟踪算法中，特征越多准确率越高，但过多的特征提取运算会增加复杂度。视频压缩感知方法以低通带限实现数据采样，并从采样数据中精准恢复原始信号，提高运算效率。视觉目标跟踪算法主要分为生成式跟踪算法和判别式跟踪算法。生成式跟踪算法以当前帧为基础建立目标匹配模型，在下一帧图像的相关范围内寻找与目标模型匹配效果最优的区域；判别式跟踪算法提取的图像特征具有判别性，根据特征寻找目标区域的边缘，将其从背景中分离出来，反映异类数据间的差异。……