文献类型：期刊文章

作　　者：孙晓燕[1,2] 常发亮[1]

机构地区：[1]山东大学控制科学与工程学院,山东济南250061 [2]山东建筑大学计算机科学与技术学院,山东济南250101

出　　处：《光学精密工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.61273277);教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(No.20101174);山东省自然科学基金资助项目(No.ZR2011FM032);济南市高校自主创新计划资助项目(No.201004002);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(No.2013031110038)

年　　份：2013

卷　　号：21

期　　号：12

起止页码：3191-3197

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20140317208815)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：传统的压缩感知目标跟踪算法在光照变化剧烈、目标与背景存在一定相似性的情况下容易产生跟踪偏差,故本文提出了一种基于梯度方向直方图特征进行压缩感知跟踪方法。该方法用梯度方向直方图特征替换原来的广义类Haar特征进行压缩感知跟踪。首先,将梯度方向直方图作为原始特征,并利用压缩感知理论得到稀疏表示的特征子空间;然后,在后续帧中用朴素贝叶斯分类器进行目标位置的搜索;最后,对分类器进行在线更新。由于梯度特征能更稳定地表示目标,所以这种跟踪方法具有更好的鲁棒性;另外在计算时采用了积分直方图技术,有效克服了计算量大的问题。对不同视频的实验结果表明,该方法在实验环境Intel Core2 2.93GHz,matlab R2010a,图像大小320×240下,跟踪速率可达到10frame/s。在目标姿态、环境光照变化剧烈,背景中存在与目标有一定相似性的物体等情况下跟踪准确。

关 键 词：目标跟踪 梯度方向直方图 稀疏表示  压缩感知

分 类 号：TP391]