光照变化下基于逆向稀疏表示的视觉跟踪方法

摘要

光照变化下基于逆向稀疏表示的视觉跟踪方法，首先对目标模板光照补偿；而后采用逆向稀疏表示方法，利用候选目标构建过完备字典以稀疏表示光照补偿后目标模板；将多个优化问题转化为多任务优化问题，从而只需求解一次优化问题即可同时得到光照补偿系数矩阵及稀疏编码矩阵。为进一步改善算法实时性，在稀疏编码矩阵基础上，本发明提出一种快速筛选方案以排除无关候选目标从而快速缩小粒子规模。为提高算法对局部噪声及遮挡的鲁棒性，基于重构误差，利用局部稀疏编码模型对筛选后的候选目标进一步评估。仿真结果表明，剧烈光照变化情况下，所提目标跟踪方法具有较高鲁棒性和准确性。