基于局部差别性分析的目标跟踪算法

来源：电子与信息学报杂志2017年第11期北京时间：

作者：田鹏, 吕江花, 马世龙, 汪溁鹤

摘要：在复杂场景下，为了更好地提升跟踪的鲁棒性，基于局部的相似度测量得到了广泛应用。然而，局部遮挡，形变和光照变化等场景的复杂性，基于传统局部相似度测量的目标跟踪存在很大缺点，例如，在跟踪过程中，仅仅依靠目标和模板的匹配度容易造成跟踪的偏移现象。鉴于此，该文提出一种基于局部差别性相似度测量的目标跟踪算法。首先，以目标-背景的差异性，形成相似性和差异性相结合的局部判别性相似度测量；其次，基于子块在视频序列中的差异性，对子块进行差异性学习，以提高跟踪的准确性。最后，在粒子滤波框架下，基于差别性局部区域测量构建了一种有效的目标跟踪算法。实验结果表明，在复杂图像序列中，该算法实现了目标的准确跟踪，并在光照变化、旋转、缩放和遮挡等方面具有较好的效果。

关键词：目标跟踪, 局部稀疏表示, 相似度测量, 判别性分析, 差异性权重

基金资助：国家自然科学基金(61300007)