基于随机投影和稀疏表示的跟踪算法

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1、基于随机投影和稀疏表示的跟踪算法VisualTrackingBasedonRandomProjectionandSparseRepresentation学科专业：光学工程研究生：王悦行指导教师：郁道银教授天津大学精密仪器与光电子工程学院二零一五年十二月摘要目标跟踪技术是智能视频处理领域的研究热点，受到了研究人员的普遍关注，在工业生产、军事国防以及安防监控等领域应用广泛。经过广大研究人员的积极研究和探索，目标跟踪技术在理论研究和实际应用方面都取得了显著的成果。但是由于跟踪场景存在多样性和复杂性，因此目标跟踪技术存在诸多难点。针对目标跟踪过程中存在的诸多技术问题，本

2、文提出了一种基于随机投影和稀疏表示的目标跟踪方法。本文的外观模型是基于稀疏表示的全局判决分离器，通过构造正负模板描述目标的状态，然后采用随机投影方法对模板图像进行降维；运动模型则采用改进的粒子滤波方法，并且在算法中加入了具有遮挡判决功能的模板更新机制。论文主要工作如下：1、本文采用基于稀疏表示的全局模板描述目标的表观状态，在初始帧分别构造表示目标的正模板和表示背景的负模板，然后将正负模板组成字典对候选目标进行稀疏表示，以区分目标和背景。2、为了降低算法的时间复杂度，本文采用随机投影法分别对正负模板和候选目标进行降维，以减少L优化问题的计算量，提高跟踪的效率。13

3、、本文采用粒子滤波法预测目标的运动状态，提出局部加权计算方法计算后验概率，并且采用多项式重采样方法进行粒子重采样，以保持粒子的多样性。4、本文设计正负模板更新策略，将正模板分为固定集和更新集，对这两部分在相似度计算和正模板更新时采取不同处理方法，并且加入目标遮挡的判决机制，从而有效地避免了遮挡的影响，提高了算法的鲁棒性。实验结果表明，当目标出现遮挡、快速运动、光照变化和姿态变化等情况时，本文算法准确地能够跟踪目标。与目前常用的跟踪方法相比，本文算法具有更高的准确性和稳定性。关键词：目标跟踪稀疏表示随机投影重采样策略模板更新ABSTRACTObjecttracki

4、ngisimportantinintelligentvideoprocessing,whichiswidelyusedinmanyareas,suchasindustryproduction,militarydefenseandsafetysurveillance.Astrackingproblemsarevariousandcomplex,manydifficultiesshouldbesolvedintrackingstudy.Arobustobjecttrackingmethodisproposedtodealwithtechnicalproblemsdu

5、ringtracking.Thealgorithmcanbedividedintofourparts:theappearancemodel,pictures’dimensionreduction,themotionmodelandtemplateupdatescheme.Firstly,theappearancemodelisbuiltbytheglobaldiscriminativeclassifierbasedonsparserepresentation.Toseparateobjectfrombackground,positiveandnegativete

6、mplatesarebuiltinfirstframetorepresentforegroundobjectandbackground.Secondly,randomprojection(RP)isusedtoreducedimensionoftemplatesandcandidateobjects,whichcouldreleasecalculationburdenofLproblemand1improvetrackingefficiency.Thirdly,particlefilter(PF)isusedtoestimatetheobjectmotion,a

7、ndthelocalweightedposteriorprobabilitymethodisproposedtocomputetheposteriorprobability,furthermore,themulti-normalresamplemethodisusedtomaintainthediversityofparticles.Finally,templateupdateschemeisdesignedtoalleviatemoduledriftproblem.Thepositivetemplatesaredividedintostatictemplate

8、sandchangeab