基于在线目标跟踪算法的研究

• 作者: 刘伟 周子力 骆华 黄勇坚
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 运动目标 观测模型 ?1 最小值 主成分分析 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 页码范围: 1285-1290
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3985字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2014.11.010

摘要

在线目标跟踪是一个具有挑战性的问题。当运动目标表面发生变化、背景光线剧烈变化、背景物体的遮挡以及运动造成的模糊时，需要建立一个有效的物体外在表示模型。为此，本文利用典型的主成分分析( PCA)与稀疏表示建立了有效的观测模型。将詛1最小值引入到PCA重建中，将目标物体表示为主要特征和噪声之和的形式。除此之外，当发生遮挡和运动模糊时，为了减少跟踪漂移现象，该文提出了一种新的更新模型而不是简单的对观测模型直接更新。实验证明，该算法在目标物体发生遮挡以及背景光线发生剧烈变化时，对目标跟踪具有较强的鲁棒性。在评价指标重叠率和中心误差方面，算法跟踪精确度明显提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄勇坚	曲阜师范大学物理工程学院	11	42	3.0	6.0
2	刘伟	曲阜师范大学物理工程学院	63	154	6.0	10.0
3	周子力	曲阜师范大学物理工程学院	24	128	7.0	10.0
4	骆华	曲阜师范大学物理工程学院	2	16	2.0	2.0