資料介紹
針對受到光照、遮擋及姿態(tài)變化等引起的目標外觀發(fā)生變化時,目標跟蹤的魯棒性和準確性較差的問題,將稀疏表示引入到粒子濾波框架進行目標跟蹤,提出一種稀疏協(xié)同模型。首先,在目標運動定位模型中,使用灰度強度值表示目標對象;其次,判別模型通過訓(xùn)練正負模板集獲得最優(yōu)分類特征,并在生成模型中對目標直方圖加權(quán)以提高目標生成效率;然后,將分類判別模型和生成模型集成在協(xié)同模型中,利用重構(gòu)誤差確定目標;最后,通過各模塊獨立更新,減少目標外觀變化對目標跟蹤的影響。實驗結(jié)果表明,所提方法的平均中心誤差儀為7.5像素,且具備良好的抗噪性和實時性。
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