基于记忆梯度追踪的高效稀疏跟踪算法

摘要：

为了实现快速稳定的 L1稀疏跟踪，提出一种基于记忆梯度追踪的优化稀疏表示目标跟踪算法。首先采用整合后的分块协方差特征对目标外观建模，构建出更有效的适于稀疏跟踪框架的观测模型，结合模板更新策略可提高对复杂场景干扰和漂移模板的鲁棒性；然后采用更低计算成本的自适应比例无迹变化方法近似协方差特征，将流形空间特征相似度量转为欧氏空间度量；最后利用快速记忆梯度追踪方法重构信号性快速稳定的优点减少 L1目标跟踪算法稀疏系数的重建时间，计算目标的稀疏解。在各种场景下与5种算法比较的实验结果表明，该算法具有更好的性能。

关键词：稀疏表示、方向追踪、记忆梯度、目标跟踪

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61307016,61273078;公安部应用创新计划项目2012YYCXXJXY129;辽宁省教育厅一般项目L2015558

在线出版日期：2016-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：565-571