面向多源数据融合的稀疏表示目标跟踪

来源：计算机工程与应用杂志2019年第6期北京时间：

作者：曹雯雯1，康 彬2，颜 俊1，丁 琬1

单位：1.南京邮电大学 通信与信息工程学院，南京 210003；2.南京邮电大学 物联网学院，南京 210003

摘要：传统的基于稀疏表示的目标跟踪方法主要利用目标的灰度特征构建稀疏表示模型。由于灰度特征对光照变化敏感，这会影响目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。基于多源数据融合的目标跟踪可以明显提升目标跟踪鲁棒性，但如何有效融合不同维度，不同类型的多源目标特征成为基于多源数据融合的目标跟踪所要解决的关键问题。提出了一个基于目标状态以及灰度特征的稀疏表示目标跟踪方法。所提出的方法可通过基于核函数表示的稀疏表示模型，在探究目标状态以及灰度特征相关性的基础上，将两种不同维度的特征进行有效融合，提升目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。

关键词：稀疏表示,多源数据融合,目标跟踪