压缩感知的矩阵低秩稀疏分解目标跟踪算法

• 作者: 刘占林 杨大为 王琰
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 压缩感知 矩阵低秩稀疏分解 稀疏表示 增广拉格朗日乘子法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 图形、图像及其它
• 页码范围: 881-885
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4803字
• 语种: 中文

摘要

针对复杂场景下目标跟踪过程中目标遮挡、光照变化、快速运动等问题,提出一种压缩感知的矩阵低秩稀疏分解目标跟踪算法.该算法对跟踪区域提取特征向量压缩感知,用压缩域特征构建目标外观模型产生观测矩阵.采用非精确增广拉格朗日乘子法对观测矩阵低秩稀疏分解,获得各个候选目标的稀疏误差向量并构建误差矩阵.通过求解误差矩阵最小1-范数问题得到目标估计,并对目标模板字典在线更新适应目标外观变化.实验结果表明,算法在目标发生部分遮挡、光照变化、快速运动等复杂情况下,能够实现目标的鲁棒跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王琰	沈阳理工大学信息科学与工程学院	81	488	12.0	16.0
2	杨大为	沈阳理工大学信息科学与工程学院	26	118	7.0	10.0
3	刘占林	沈阳理工大学信息科学与工程学院	2	4	2.0	2.0