基于L2范数和增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法

在贝叶斯框架下,基于增量正交投影非负矩阵分解目标跟踪算法能够适应各种复杂的场景,准确处理跟踪目标外观变化,取得了较好的跟踪效果,但是该算法计算量大,难以满足实时性要求。针对这一缺点,提出了一种基于L2范数和增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法,建立基于L2范数最小化和增量正交投影非负矩阵分解的目标表示模型,在贝叶斯框架下得出跟踪结果。实验结果表明,新算法能够较好地处理视频场景中的光照变化、尺度变化、局部遮挡、角度变化等干扰,有较低的中心位置误差平均值和较高的重叠率平均值,平均处理视频达4.08帧·s-1,能够满足实时性的要求。