基于Kalman滤波与样本加权的压缩感知跟踪算法

摘要

针对压缩感知跟踪算法在目标移动过快时易丢失跟踪目标和跟踪准确性不高的缺点,提出了改进的压缩感知跟踪算法。该算法引入加权函数辅助判断正负样本,使用加权后的样本计算特征找到下一帧的目标中心位置,当目标移动过快时,使用卡尔曼滤波对当前帧目标位置进行预测。对不同测试序列的跟踪结果表明,改进后算法能够稳定跟踪目标,有效地解决了目标移动过快时易丢失跟踪目标的问题,并且具有较高的准确性。