矩阵低秩表示的目标跟踪算法

目的 目标跟踪中,遮挡、强烈光照及运动模糊等干扰对跟踪精度的影响较大,其为目标外观的观测建模精度带来一定的困难.此外,很多现有算法在观测建模中都以向量形式表示样本数据,使得样本数据原有结构及其各像素的潜在关系被有意改变,从而导致观测模型数据维度及计算复杂度的提高.方法 本文通过深入研究跟踪框架的观测建模问题,提出一种新颖的基于矩阵低秩表示的观测建模方法及其相应的似然度测度函数,使得跟踪算法能够充分挖掘样本数据的潜在特征结构,从而更加精确探测目标在遮挡或强烈光照等各种复杂干扰下的外观变化.同时,以矩阵形式表述样本信号的数据格式,使得其视觉特征的空间分布保留完好,并有效降低数据维度和计算复杂度.结果 本文跟踪算法在富有挑战性干扰因素的跟踪环境中体现出更为鲁棒的跟踪性能,能够较好地解决跟踪中遮挡或强烈光照所引起的模型退化和漂移等问题.在10个经典测试视频中,本文跟踪算法的平均中心点误差为5.29像素,平均跟踪重叠率为78％,平均跟踪成功率为98.28％,均优于其他同类算法.结论 本文以2维矩阵数据原型为载体,提出了一种新的多任务观测建模框架和最大似然度估计模型.实验数据的定性与定量分析结果表明,本文算法与一些优秀的同类算法相比,其跟踪建模精度达到相同甚至更高的水平.