基于判别字典在线学习的视觉跟踪

摘要

提出了一种基于判别字典在线学习的跟踪算法,通过将字典项与标签信息相结合,分类的字典既具有重构性,又具有鉴别性.为了增强模型判别能力,将分类器嵌入到目标表示模型中,依据重构误差和判别分类得分最终确定候选目标.字典学习阶段采用在线字典学习算法同时对字典和分类器进行更新,使模型能够适应目标外观和背景环境的动态变化.实验结果表明,该方法在大量遮挡、快速运动、强光和姿态变化的大部分测试中达到了比较满意的效果.