基于壓縮特征的稀疏表示運動(dòng)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(dòng)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(mǎn)足有限等距條件（RIP）的隨機稀疏矩陣對特征投影壓縮,簡(jiǎn)化目標特征字典的構建;同時(shí),在字典中融入背景信息,利用目標與背景的簡(jiǎn)單關(guān)系提高跟蹤的精度;最后,利用塊正交匹配追蹤（BOMP）算法進(jìn)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(shí)時(shí)性.通過(guò)實(shí)驗發(fā)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(gè)有效的目標外觀(guān)模型,增強跟蹤的穩定性,提高跟蹤的實(shí)時(shí)性.
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