一种改进的稀疏性算法在目标跟踪中的应用研究

在复杂场景下,目标物部分遮挡或光照变化会引起跟踪算法效率的降低,而全局模板在目标受到遮挡时不能较好地跟踪。本文结合粒子滤波与稀疏表达,提出一种改进的目标跟踪算法。通过提取目标特征集构造过完备模板集,对该模板集采用分块策略进行多尺度分块,从而提取目标的全局和局部特征直方图,对全局及局部特征直方图进行稀疏表达,并结合粒子滤波算法的粒子后验概率来描述当前目标状态,实现对目标的跟踪。仿真实验结果表明:和经典跟踪算法相比,该算法能够在遮挡环境下高鲁棒性对目标地进行跟踪。