结合PLS表示与随机梯度的目标优化跟踪

• 作者: 刘浩 牟伟杰 石林锁 蔡艳平 金广智
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 偏最小二乘 表观模型 随机梯度 联合优化
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2027-2032
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT151082

摘要

针对实际视觉跟踪中目标表观与前背景的非线性变化，论文提出一种基于偏最小二乘分析(PLS)表示与随机梯度的目标优化跟踪方法。该方法将目标跟踪转化为表示误差与分类损失的联合优化问题。首先，为了提高算法对前背景表观变化的稳定性，利用PLS理论的非线性对目标区域的前背景信息进行表达，并通过空间聚类构造多个线性外观模型来描述目标区域的动态变化，建立带约束条件的表观特征库；然后，提出一种确定性搜索机制，构造联合优化目标函数，使表示误差与分类损失最小化；结合表观建模特点，构建随机梯度分类器，对模型进行增量特征更新，最终实现对目标的稳定准确跟踪。经多场景对比实验验证，该算法能有效应对目标前背景的多种复杂变化。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡艳平	火箭军工程大学五系	27	57	4.0	6.0
2	牟伟杰	火箭军工程大学五系	6	14	2.0	3.0
3	石林锁	火箭军工程大学五系	8	13	2.0	3.0
4	刘浩	火箭军工程大学五系	3	7	2.0	2.0
5	金广智	火箭军工程大学五系	1	0	0.0	0.0