基于超像素和局部稀疏表示的目标跟踪方法

• 作者: 刘凡 刘昭 刘阳 杨恢先 贺迪龙
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 超像素 置信图 稀疏表示 外观模型
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 仿真建模理论与方法
• 页码范围: 1017-1030
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

摘要

针对目标跟踪过程中的目标对象外观变化问题,提出一种鲁棒的基于超像素和局部稀疏表示的目标跟踪方法.在训练阶段,通过将训练帧图像分割得到的超像素聚类构造判别型外观模型;在第一帧图像中,计算目标模板的稀疏性直方图,建立生成型外观模型.在跟踪阶段,计算基于超像素的置信图,采样候选样本,计算候选样本的置信值;利用局部图块计算样本的稀疏性直方图与模板直方图的相似度.根据置信值和相似度,计算候选样本的运动模型和观测模型,得到候选样本的最大后验估计,确定目标跟踪结果.对2种外观模型都保持在线独立更新.仿真实验表明,目标发生外观变化时,算法能得到较准确和鲁棒的跟踪结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨恢先	湘潭大学物理光电工程学院	89	692	12.0	22.0
2	刘阳	湘潭大学物理光电工程学院	8	28	3.0	5.0
3	贺迪龙	湘潭大学物理光电工程学院	5	24	2.0	4.0
4	刘凡	湘潭大学物理光电工程学院	6	24	2.0	4.0
5	刘昭	湘潭大学物理光电工程学院	3	17	2.0	3.0