基于区域协方差矩阵和2DPCA学习的视频跟踪方法研究

摘要：

针对PCA在视频跟踪应用中需要将图像转换成向量而造成信息丢失和小样本等问题,提出一种基于2DPCA学习的自适应性视频跟踪方法.该方法将图像矩阵直接进行处理,保持了跟踪目标的空间结构信息.在粒子滤波框架下采用仿射变换运动模型,并通过协方差特征融合方式评估目标运动状态,提高了目标外观模型的学习能力,实现了鲁棒的自适应性跟踪效果.进行了标准的视频序列测试,结果证明提出的算法能够较好地适应目标姿态、光线和部分遮挡等跟踪问题.

关键词：2DPCA跟踪、仿射变换、协方差特征融合、特征基学习

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61503173

在线出版日期：2015-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：278-281