摘要: 针对目前的稀疏表示目标跟踪算法实时性差的问题,提出了融合背景信息的分块稀疏表示目标跟踪算法.该算法首先在粒子滤波框架下通过快速算法筛选候选目标,然后采用图像分块并给每个分块赋予不同权重的方法解决部分遮挡和噪声干扰等问题,最后将背景信息融入对象字典,并通过目标与背景信息联合表示方法计算目标的稀疏解.在Matlab 平台上将文中算法与另外2 种算法于4 组视频中进行比较,结果表明,文中算法具有运算速度快和鲁棒性强的特点.
中图分类号:
侯跃恩 李伟光 容爱琼 叶国强. 融合背景信息的分块稀疏表示跟踪算法[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2013, 41(8): 21-27.
Hou Yue- en Li Wei- guang Rong Ai- qiong Ye Guo- qiang. Tracking Algorithm of Block Sparse Representation with Background Information[J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2013, 41(8): 21-27.