软判决稀疏字典的目标跟踪算法

摘要：

为提高视频目标跟踪算法的鲁棒性,提出一种基于在线更新稀疏模板的自适应参数特征判别跟踪算法.该算法采用离线方式训练出基于方向梯度直方图特征的字典,用于目标表示和线性分类器训练,从而构建出非固定参数的观测模型;观测模型中动态调整的权重系数由采用正负模板构建形成的稀疏字典进行实时动态更新;将观测模型与粒子滤波相结合对当前帧的各候选采样进行观测,得出跟踪结果.实验结果表明,文中算法具有相对较好的鲁棒性.

关键词：软判决、稀疏模板、目标跟踪、鲁棒性

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1279-1289