基于稀疏表示多子模板的鲁棒目标跟踪算法

目标跟踪技术是一项富有挑战性的研究课题,在红外成像搜索、红外精确制导、智能监控、运动识别等领域有着广泛的应用。文中提出了一种基于稀疏表示多子模板的鲁棒目标跟踪算法。首先,提出一种基于自适应辨别信息的子模板选择方法,最大限度地捕捉目标的结构信息,提高模板子块的整体描述;针对直方图对光照敏感的缺点,引入了稀疏表示理论对子模板进行描述,提高模板子块的表达能力和适应能力;其次通过构造表决图的形式对目标位置进行表决和融合决策;最后设计了一种动态的子模板更新策略,来有效地应对目标外观模型的变化。在大量测试图像序列中的仿真实验表明,文中所提算法可以有效应对形变、光照变化、部分遮挡、完全遮挡以及虚假目标干扰和背景干扰,具有较高的鲁棒性。