基于壓縮特征的稀疏表示運動目標跟蹤
摘要：為了應對目標跟蹤中光照、遮擋、以及自身運動等因素的影響,采用積分圖方法提取目標模板的haar-like特征,用滿足有限等距條件（RIP）的隨機稀疏矩陣對特征投影壓縮,簡化目標特征字典的構建;同時,在字典中融入背景信息,利用目標與背景的簡單關系提高跟蹤的精度;最后,利用塊正交匹配追蹤（BOMP）算法進行成塊重構目標,加快了對稀疏表示的求解,增強了跟蹤的實時性.通過實驗發現,使用基于壓縮特征的塊正交匹配跟蹤算法（CF-BOMP）能構建一個有效的目標外觀模型,增強跟蹤的穩定性,提高跟蹤的實時性.
注: 保護知識產權,如需閱讀全文請聯系鄭州工業大學學報雜志社
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