基于稀疏特征编码与低秩表示的视觉跟踪研究

项目名称： 基于稀疏特征编码与低秩表示的视觉跟踪研究

项目编号： No.61379105

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 薛模根

作者单位： 中国人民解放军陆军军官学院

项目金额： 72万元

中文摘要： 视觉跟踪是计算机视觉的基础研究问题，其仍然面临复杂背景、目标特征变化和快速性要求等难题。特征描述符和表观模型是视觉跟踪的基础，是解决视觉跟踪面临难题的关键。目前，以压缩感知理论为基础发展起来的稀疏特征编码与低秩表示成为解决特征描述符和表观模型的有效手段。因此，如何利用稀疏特征编码和低秩表示解决视觉跟踪面临的难题是亟需解决的关键科学问题。 本项目首先研究适应目标视觉特征变化的稀疏特征编码模型，并针对复杂背景，提出基于在线稀疏特征编码的判别式表观模型和基于低秩表示的特征融合表观模型；其次，为解决模型漂移问题，利用低秩表示的离群数据检测能力，研究检测目标遮挡和错误跟踪的方法，进而实现模型自适应更新；然后，根据粒子滤波和目标视频数据的特点，研究基于稀疏特征编码与低秩表示的快速视觉跟踪算法。最后，将上述研究应用于无人机载成像平台目标跟踪系统中，以解决其对地目标跟踪的时效性。

中文关键词： 视觉跟踪；稀疏特征编码；低秩表示；表观模型；模型更新

英文摘要： Visual tracking is a fundamental research problem in computer vision. Visual tracking is still confronted with enormous challenges, such as background clutter, changes of the visual appearance of the object, and computational efficiency constraint.Feature

英文关键词： visual tracking；sparse features coding；low-rank representation；appearance model；model update