L1-L2范数联合约束的鲁棒目标跟踪

• 作者: 孔繁锵 沈秋 王丹丹
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: PCA基向量 目标跟踪 L2范数 L1范数
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 视觉测量与图像处理
• 页码范围: 690-697
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41|TH72
• 字数: 6213字
• 语种: 中文

摘要

针对稀疏原型跟踪方法中未考虑正交模板系数的密集性的问题,本文提出一种L1-L2范数联合约束的鲁棒目标跟踪.首先,该方法建立基于L1-L2范数联合约束的目标表示模型,对PCA基模板系数和琐碎模板系数分别进行L2范数和L1范数正则化约束,不仅提高了跟踪的准确性,而且保证了对目标遮挡的鲁棒性;其次,针对目标表示模型的优化问题,运用岭回归和软阈值收缩方法快速迭代求解PCA基模板系数和琐碎模板系数;最后以粒子滤波为框架,利用目标未被遮挡部分的重构误差和稀疏噪声项建立观测模型,并结合提出的L1-L2范数联合约束的算法实现目标跟踪.实验结果表明,与5个现有的跟踪算法相比,本文的跟踪算法具有更好的准确性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔繁锵	南京航空航天大学航天学院	26	176	8.0	12.0
2	王丹丹	南京航空航天大学航天学院	10	32	3.0	5.0
3	沈秋	南京航空航天大学航天学院	11	47	4.0	6.0