低秩重检测的多特征时空上下文的视觉跟踪

时空上下文跟踪算法充分的利用空间上下文中包含的结构信息能够有效的对目标进行跟踪,实时性优良。但是该算法仅仅利用单一的灰度信息,使得目标的表观表达缺乏判别性,而且该方法在由于遮挡等问题造成的跟踪漂移后无法进行初始化。针对时空上下文算法存在的弱点,本文提出了一个基于低秩重检测的多特征时空上下文跟踪方法。首先利用多特征对时空上下文进行多方面的提取,构建复合时空上下文信息,充分利用目标周围的特征信息,提高目标表观表达的有效性。其次利用简单有效的矩阵分解方式将跟踪到的历史跟踪信息进行低秩表达,将其引入有效的在线重检测器中来保持跟踪结构的一致稳定性,解决了跟踪方法在跟踪失败后的重定位问题,在一系列跟踪数据集上的实验结果表明本算法比原始算法及当前的主流算法相比有更好的跟踪精度与鲁棒性,且满足实时性要求。     

协同结构稀疏重构的判别性视觉跟踪

基于稀疏表示的表观似然模型在目标跟踪领域具有广泛的应用,但是这种单一产生式目标表观模型并未考虑完整的判别性结构信息,容易受复杂背景的干扰。为了缓解由该问题造成的目标跟踪漂移,提出了一种目标表观字典和背景字典协同结构稀疏重构优化的视觉跟踪方法。通过构建一个有判别力的基于稀疏表示的表观似然模型,实现了对目标表观模型更为准确的描述。通过合理选择约束候选目标区域和候选背景区域的稀疏系数,在表观似然模型中引入判别式信息,以进一步揭示候选目标区域的潜在相关性和候选背景区域的结构关系,从而更加准确地学习候选目标区域的表观模型。大量有挑战性的视频序列上的实验结果验证了算法在复杂背景下跟踪的鲁棒性,与其他相关算法的对比实验也体现了该算法的优越性。