基于聯合稀疏外觀建模的目標跟蹤算法研究與實現.pdf

1、目標跟蹤技術是計算機視覺研究中的一個熱點課題，近年來已經在軍事、民用等方面取得巨大進步，但是仍然存在若干挑戰(zhàn)需要解決，包括目標形變、尺度變化、遮擋等困難。
　　本文提出了一種魯棒的基于聯合稀疏外觀建模的目標跟蹤算法，該算法主要包括聯合外觀模型、改進的運動模型以及模板更新策略。為了應對跟蹤過程中目標外觀的變化，本文提出了一種聯合稀疏外觀模型，包括子區(qū)域分塊法、模板空間重構法和多尺度分塊法三種方式描述目標外觀信息，其中子區(qū)域分塊法首先

2、將目標劃分成許多小塊，然后根據小塊的分布情況劃分成若干子區(qū)域，每個目標字典庫的建立是在每個子區(qū)域內獨立建立字典后再組合起來，這樣做可以在一定程度上實現目標不同部位之間的空間對齊；模板空間重構法通過將模板的不同區(qū)域的圖像塊互相交換位置，能夠將大面積連續(xù)遮擋進行瑣碎化處理，在不增加計算量的情況下有效的處理遮擋，并且還能夠保留目標自身的結構信息；多尺度分塊方法將模板按照不同尺度從垂直方向和水平方向進行分塊，各個圖像塊互相包含，這樣做可以用較大

3、的互相垂直的圖像塊定位更加細小的遮擋位置，并且較好的保留了目標空間結構信息。在運動模型方面，本文改進了傳統(tǒng)的粒子濾波模型，一方面使用二次搜索的方式，在保證算法準確性的前提下提高跟蹤效率，另一方面賦予每個候選粒子一個動態(tài)的權重值，用以權衡每個粒子的貢獻程度。此外，本文還設計了一種動態(tài)字典構建方法和柔性模板更新策略，在跟蹤過程中采用模板池動態(tài)生成目標字典，該模板池由多種類型的目標模板集構成，可以準確描述目標的最新狀態(tài)，并且采用一種柔性機制更