光照变化下基于逆向稀疏表示的视觉跟踪方法

摘要

cqvip:针对光照变化引起目标跟踪性能显著下降的问题,该文提出一种联合优化光照补偿和多任务逆向稀疏表示的视觉跟踪方法。首先基于模板与候选目标的平均亮度差异对模板实施光照补偿,并利用候选目标逆向稀疏表示光照补偿后的模板。而后将所得多个关于单模板的优化问题转化为一个关于多模板的多任务优化问题,并利用交替迭代方法求解此多任务优化问题以获得最优光照补偿系数矩阵以及稀疏编码矩阵。最后利用所得稀疏编码矩阵快速剔除无关候选目标,并采用局部结构化评估方法实现目标精确跟踪。仿真结果表明,与现有主流算法相比,剧烈光照变化情况下,所提方法可显著改善目标跟踪精度及稳健性。