基于壓縮感知的視頻目標(biāo)跟蹤.pdf

1、在計(jì)算機(jī)視覺中，視頻目標(biāo)跟蹤是最具有核心研究?jī)r(jià)值，最熱點(diǎn)的研究課題之一。視頻目標(biāo)跟蹤不管是在科學(xué)研究領(lǐng)域還是在工程應(yīng)用領(lǐng)域都極具挑戰(zhàn)性。視頻目標(biāo)跟蹤在人們的生活得到了廣泛的應(yīng)用，如：智能監(jiān)控系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)、人機(jī)交互系統(tǒng)等等。本文利用壓縮感知理論中信號(hào)采樣后的信息擁有采樣前信號(hào)的全部信息的思想，試圖尋找一種實(shí)時(shí)性好，魯棒性高的跟蹤算法。主要研究點(diǎn)如下：
　?。?）研究了一種基于壓縮感知的跟蹤算法。算法利用測(cè)量矩陣對(duì)圖像的樣本特征

2、進(jìn)行感知采樣，得到了采樣后的樣本特征的維數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于采樣前的樣本特征，只需要對(duì)采樣后的樣本特征進(jìn)行處理就可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤，這樣大大減少了在處理圖像信息所需的計(jì)算量，通過這樣方法不需要重構(gòu)原始圖像特征，避免了如基于稀疏表示目標(biāo)跟蹤算法中在信號(hào)重構(gòu)上耗費(fèi)的時(shí)間。
　?。?）研究了用多特征表示樣本的跟蹤算法。當(dāng)運(yùn)動(dòng)背景發(fā)生變換的時(shí)候，單一的特征不能夠很好的適應(yīng)場(chǎng)景的變換，這樣會(huì)引起跟蹤器跟蹤效果不穩(wěn)定。本文采用樣本的灰度特征和紋理特征老表