基于局部稀疏表示模型的在线字典学习跟踪算法研究

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1、厦门大学学位论文原创性声明本人呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体己经发表的研究成果，均在文中以适当方式明确标明，并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范(试行)》。另外，该学位论文为()课题(组)的研究成果，获得()课题(组)经费或实验室的资助，在()实验室完成。(请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称，未有此项声明内容的，可以不作特别声明。),一,HYJA(签名)．哗鹚l’年5,qRH厦门大学学位论文著作权使用声明l掣111111121111111511qql311111161

2、111117111111511111炒本人同意厦门大学根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》等规定保留和使用此学位论文，并向主管部门或其指定机构送交学位论文(包括纸质版和电子版)，允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于：()1．经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于年月日解密，解密后适用上述授权。(√)2．不保密，适用上述授权。(请在以上相应括号内打“√"

3、或填上相应内容。保密学位论文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均适用上述授权。)声明人(签名)：嘭溯t牛年；具

4、鼍B摘要视觉跟踪是计算机视觉领域内的重要问题，它在人机交互、认知系统、视频监控等领域具有广阔的应用前景。虽然人们对该领域进行了广泛的研究，但在实际目标跟踪过程中还会遇到遮挡、形变等挑战性问题。因此，视觉跟踪的研究具有很高的实用价值和现实意义。本文在现有计算机视觉跟踪算法的基础上提出了基于局部稀疏表示模型的在线字典学习跟踪算法。首先，本文

5、提出了一种局部稀疏表示模型来获取目标的局部信息，首先对目标进行分块，然后对每个局部小块独立构造其稀疏字典，并通过计算候选区域中每个小块与目标模板对应块的相似度，获得每个局部小块在目标图像中的投票图，再把所有局部投票图结合起来，得到一张描述目标全局情况的综合投票图，从而获得目标位置的最佳估计。其次，传统的模板更新策略根据权值动态更新字典中权值最小的一列，并不能保证替换后的字典只需少量原子就可以重构当前目标，这点直接影响求解系数的稀疏性。本文将字典学习理论引入到模板更新策略中，使用目标近期的跟踪结果作为训练集，自适应地学习目标字典，从而保证获取到的字

6、典对目标维持高度描述性。最后，字典学习部分需要进行大量矩阵运算，对于这类高并行度的运算，本文考虑使用GPU作为计算资源，在CUDA架构下与CPU结合，根据需要将合适的计算类型放在相应的计算资源上，实现资源的合理分配。实验结果表明，本文所提出的方法与各种流行跟踪算法相比稳定可靠且具有良好的抗遮挡性，在海上红外目标和较高难度的公用图像序列上取得良好跟踪效果。同时，使用GPU对字典学习中的矩阵运算进行并行化处理，可以大幅度提高算法运行效率，达到优化算法的目的。关键词：稀疏表示；目标跟踪：字典学习AbstractVisualtrackingisanimp

7、ortantissueofcomputervision．Ithasbeenwidelyusedinmanyapplicationssuchashuman-computerinteraction，cognitivesystemsandsurveillance．Visualtrackinghasbeeninvestigatedextensively，butisstillanopenproblemwithchanllengessuchasocclusion，deformationinrealworldenviroment．Basedonpart—bas

8、edsparsitymodel，thisthesisproposesanalgorithmbasedononlinerobustdictionarylearningforvisualtracking．Firstly，arobusttrackingmethodisproposedbyusingpart-basedsparsitymodel．Inthismodel，oneobjectisrepresentedbyimagepatches．Thecandidatesofthesepatchesaresparselyrepresentedinthespa

9、cespannedbythepatchtemplatesandtrivialtemplates．Thepart—basedmethodt