基于稀疏正则约束的子空间视觉跟踪

• 作者: 朱明 杨航 王慧利 陈典兵
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 视觉跟踪 子空间表示 粒子滤波
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 989-997
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5570字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20182604.0989

摘要

针对子空间表示跟踪算法处理遮挡问题的能力不足,以及稀疏表示跟踪算法无法满足跟踪实时性要求等问题,本文提出一种稀疏正则约束的子空间视觉跟踪算法.该算法结合了子空间表示与稀疏表示的优势,提升了对于遮挡问题的处理能力,并且降低了算法的计算复杂度.首先,该算法利用PCA子空间基向量集、子空间均值以及表示残差对目标进行表示,同时算法采用 L2范数作为表示系数以及表示残差的稀疏约束函数.其次,算法采用了一种分步循环迭代的方法求解表示模型的系数与残差.然后,为了保证子空间基向量与空间均值能够持续准确的描述目标在跟踪过程中出现的变化,算法根据经过开运算处理后的表示残差中非零元素的不同比率构建不同的更新模板,并结合增量主成分分析方法在线学习新的基向量与均值.最后,在实验部分,本文将提出算法在10个实验序列上的跟踪结果与8个现今主流跟踪算法进行对比,同时从定性与定量两个方面对实验结果进行分析.本文算法在全部10个实验序列上的平均中心误差为5.3 pixel,平均覆盖率为77%,相比于其他算法,本文算法取得了较高的跟踪精度.本文算法具有更好的鲁棒性,并且满足更多场景下的跟踪需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱明	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	228	2519	25.0	40.0
2	杨航	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	16	157	7.0	12.0
3	王慧利	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	7	23	3.0	4.0
7	陈典兵	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	5	37	3.0	5.0