结构稀疏表示分类目标跟踪算法

来源：计算机科学与探索杂志2016年第7期北京时间：

作者：侯跃恩，李伟光

单位：1. 嘉应学院 计算机学院，广东 梅州 5140002. 华南理工大学 机械与汽车工程学院，广州 510000

摘要：为提高目标跟踪算法在复杂条件下的鲁棒性和准确性，研究了一种基于贝叶斯分类的结构稀疏表示目标跟踪算法。首先通过首帧图像获得含有目标与背景模板的稀疏字典和正负样本；然后采用结构稀疏表示的思想对样本进行线性重构，获得其稀疏系数；进而设计一款贝叶斯分类器，分类器通过正负样本的稀疏系数进行训练，并对每个候选目标进行分类，获得其相似度信息；最后采用稀疏表示与增量学习结合的方法对稀疏字典进行更新。将该算法与其他4种先进算法在6组测试视频中进行比较，实验证明了该算法具有更好的性能。

关键词：目标跟踪,粒子滤波,稀疏表示,字典,贝叶斯分类