稀疏表示的Lucas-Kanade目标跟踪

• 作者: 徐如意 陈靓影
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 LK图像配准算法 视觉跟踪 L1范数最小化
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 图像理解和计算机视觉
• 页码范围: 283-289
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5114字
• 语种: 中文

摘要

提出一种新的目标跟踪算法,将稀疏表示应用于LK(Lucas-Kanade)图像配准框架.通过最小化校准误差的L1范数来求解目标的状态参数,从而实现对目标的准确跟踪.对目标同时建立两个外观模型:动态字典和静态模板,其中动态模型由动态字典的稀疏表示来描述目标外观.为了解决由于动态字典不断更新造成的跟踪漂移问题,一个两阶段迭代机制被采用.两个阶段所采用的目标模型分别为动态字典和静态模板.大量的实验结果表明,本文算法能有效应对外观变化、局部遮挡、光照变化等挑战,同时具有较好的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈靓影	华中师范大学国家数字化学习工程研究中心	20	64	4.0	7.0
2	徐如意	华中科技大学电信系	2	17	2.0	2.0