基于稀疏表示和特征选择的LK目标跟踪

• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 视觉跟踪 稀疏表示 LK图像配准算法 特征选择
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 625-628
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.02.075

摘要

为了实现复杂场景中的视觉跟踪，提出了一种以LK（Lucas-Kanade）图像配准算法为框架，基于稀疏表示的在线特征选择机制。在视频序列的每一帧，筛选出一些能够很好区分目标及其相邻背景的特征，从而降低干扰对跟踪的影响。该算法分别构造前景字典和背景字典，前景字典来自于第一帧的手动标定，并随着跟踪结果不断更新，而背景字典则在每一帧重新构造。同时，一种新的字典更新策略不仅能有效应对目标的外观变化，而且通过特征选择机制，能避免在更新过程中引入干扰，从而克服了漂移现象。 大量的实验结果表明，该算法能有效应对视角变化