基于稀疏表示和特征选择的LK目标跟踪

被引：5

作者：

潘晴

曾仲杰

机构：

[1] 广东工业大学信息工程学院

来源：

计算机应用研究 | 2014年 / 31卷 / 02期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

视觉跟踪; 稀疏表示; LK图像配准算法; 特征选择;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了实现复杂场景中的视觉跟踪,提出了一种以LK(Lucas-Kanade)图像配准算法为框架,基于稀疏表示的在线特征选择机制。在视频序列的每一帧,筛选出一些能够很好区分目标及其相邻背景的特征,从而降低干扰对跟踪的影响。该算法分别构造前景字典和背景字典,前景字典来自于第一帧的手动标定,并随着跟踪结果不断更新,而背景字典则在每一帧重新构造。同时,一种新的字典更新策略不仅能有效应对目标的外观变化,而且通过特征选择机制,能避免在更新过程中引入干扰,从而克服了漂移现象。大量的实验结果表明,该算法能有效应对视角变化、光照变化以及大面积的局部遮挡等挑战。

引用

页码：625 / 628

页数：4

共 14 条

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