基于稀疏表示和特征选择的lk目标跟踪

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1、计算机应用研究ApplicationResearchofComputers基于稀疏表示和特征选择的LK目标跟踪潘晴曾仲杰(广东工业大学信息工程学院，广州510006)摘要：为了实现复杂场景中的视觉跟踪，提出了一种以LK（Lucas-Kanade）图像配准算法为框架，基于稀疏表示的在线特征选择机制。在视频序列的每一帧，筛选出一些能够很好区分目标及其相邻背景的特征，从而降低干扰对跟踪的影响。该算法分别构造前景字典和背景字典，前景字典来自于第一帧的手动标定，并随着跟踪结果不断更新，而背景字典则在每一帧重新构造。同时，一种新的字典更新策略不仅能有效应对目标的外观

2、变化，而且通过特征选择机制，能避免在更新过程中引入干扰，从而克服了漂移现象。大量的实验结果表明，该算法能有效应对视角变化、光照变化以及大面积的局部遮挡等挑战。关键词:视觉跟踪；稀疏表示；LK图像配准算法；特征选择；中图分类号：TP301.6LKTrackingBasedonSparseRepresentationandFeaturesSelectionPANQingZENGZhong-jie(SchoolofInformationEngineering,GuangdongUniversityofTechnology,Guangzhou510006,Chi

3、na)Abstract:Inordertotrackingobjectincomplexscenes,thepaperproposesanonlinefeaturesselectionmechanismbasedonsparserepresentationintheLucas-Kanadeimageregistrationframework.Toredusetheimpactofinterferenceonthetracking,weselectthefeaturesthatbestdiscriminationbetweemobjectandadjace

4、ntbackgroundineachframeofthevideosequence.Thealgorithmiscomposedofforwarddictionariesandbackgrounddictionaries,theformerwhichwillbecreatedmanuallyfromthefirstframeandupdatedwiththetrackingresults,thebackgrounddictionarywillbereconstructbyevreyframe.Meanwhile,anewdictionaryupdatin

5、gstrategynotonlycaneffectivelycopewiththeappearancechanges,butalsohandledrift.Experimentshowsthattheproposedalgorithmcaneffectivelydealwithposechange,illuminationchangeandlargepartialocclusion.Keywords:visualtracking;sparserepresentation;Lucas-Kanadeimageregistrationalgorithm;fea

6、tureselection20currencydeposit,weprescribeapassonaregularbasis,qilucardaccountonaregularbasis),certificatebondsandsavingsbonds(electronic);3.notdrawnonabanksavingscertificate,certificatebondsapplyformortgageloans,acceptingonlythelender广东省自然科学基金项目（No.9451009001002667）。潘晴：男，1975年生，

7、副教授，湖北武汉人，主要研究领域为图像处理、模式识别.曾仲杰：男，1986年生，硕士研究生，广东湛江人，主要研究方向模式识别、视觉跟踪.1引言近30年来视觉跟踪一直是计算机视觉领域的一个重要课题，随着众多学者不断研究和探索，视觉跟踪已经在视频监控，智能交通，人机交互等领域得到广泛的应用。目前大量的跟踪算法被提出以解决跟踪过程中遇到的各种难题，包括目标的快速运动、视角变化、遮挡、复杂背景干扰以及光照变化等等[1]。目前，视觉跟踪算法主要分为判别法和统计生成法两类。判别法是将跟踪视作一个分类问题，通过分类器实现对目标的定位。统计生成法则用一个或多个模型来表示

8、目标，然后在一定范围内寻找最佳的匹配结果。Grabner等人[2]提出一种基于在