基于稀疏表示的目标跟踪算法

为了解决目标跟踪忽视背景信息的问题,运用非常稀疏的矩阵对目标与背景样本提取低维Haar特征,并将候选目标在过完备字典中进行稀疏表示,用块正交匹配追踪的方式对稀疏表示进行求解,通过残差对目标作最大似然估计,提高跟踪效果。实验结果表明,在光照变化、遮挡、复杂背景等情况下,基于稀疏表示的目标跟踪算法具有较高的鲁棒性,且在跟踪速度上有所提升。