基于稀疏表示和粒子滤波的在线目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中由于外形变化或者遮挡所造成的跟踪效果下降或导致漂移的问题,提出一种粒子滤波框架下基于稀疏表示的在线目标跟踪算法.采用分层梯度方向直方图(PHOG)特征对目标模板进行描述,并且每一个候选模板都可以通过PHOG基向量和琐碎模板进行稀疏表示,进而利用L1范数最小化方法进行最优求解.为保证在遮挡的情况下目标跟踪的精度,对目标遮挡部分和非遮挡部分进行拆分建模,并利用PCA子空间增量学习的方式不断更新目标跟踪模型.通过对具有挑战性的跟踪视频进行定性和定量分析,实验证明该方法在跟踪精度上要优于传统的跟踪方法.