基于随机梯度优化的视频目标跟踪方法

摘要

针对视频目标跟踪过程中目标表观特征的变化,提出了一种基于随机梯度优化的视频目标跟踪方法.首先采用偏二乘(PLS)方法构建目标前景模型,并基于聚类实现视频目标区域的动态表达,构建表征目标信息的特征库;然后,基于误差与分类函数损失最小的准则实现目标的联合优化,并结合构建的目标信息特征库进行随机梯度优化、分类,实现视频目标的有效跟踪.视频跟踪结果显示,该方法能够实现不同复杂背景下的精确跟踪,且性能优于部分现有的方法.