论文部分内容阅读
针对视觉跟踪中描述目标能力的有限性和局部稀疏表示模型的有效性,提出了一种基于重要性加权的结构稀疏跟踪方法。该方法采用结构稀疏表示对目标表观建模,根据在表达目标表观时所起的作用,对每个局部图像进行加权处理;在粒子滤波框架下,应用最大后验概率对目标的状态进行估计;通过带有遮挡检测机制的模板更新策略对目标模板进行在线的更新以避免跟踪漂移。实验表明,该方法有效地减弱了目标表观变化对模型的影响,对于视频序列中的遮挡、光照变化和目标姿态改变等有稳健的跟踪效果。