仿射变换在压缩跟踪中的应用研究

摘要

首先按照高斯分布随机产生大量的不同尺度和旋转角度的候选框,然后通过仿射变换将其转换至直角坐标中,通过多尺度滤波得到目标在不同尺度下的高维特征向量,采用稀疏矩阵将高维特征向量降维至低维特征空间,最后将低维特征通过贝叶斯分类器选取最大响应的候选框作为目标的跟踪位置.在此基础上分别提取正负样本来更新贝叶斯分类器的参数从而实现持续稳定的跟踪.实验结果表明该算法能够较好的解决压缩跟踪中的尺度和旋转问题.