基于自适应选择机制的稀疏联合模型目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应选择机制的稀疏联合模型目标跟踪方法。构造稀疏的判决模型时，利用特征选择机制提取更具辨识力的特征，并以置信值度量为约束，更好地区分出目标和背景；构造稀疏的生成模型时，结合L1正则化和PCA子空间重构思想，使得目标不仅保留充足外观信息，且可有效抵御离群子干扰，并提出一种结合线性回归和软阈值算子的迭代算法对目标函数进行最小化求解。相较于传统的乘性联合机制，本发明提出了一种基于欧式距离的自适应选择机制，通过分别比较上述两种模型的预测结果与前一帧的跟踪结果的差异，计算偏差，判断模型是否发生退化，并以此构建出更加合理的联合模型评估函数来提升跟踪精度。