【摘 要】
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为了解决压缩感知跟踪在光照等环境发生变化时易出现跟踪漂移等问题,本文提出了一种基于多特征提取的压缩感知跟踪算法.该方法在提取Haar 特征的同时,还提取了能够描述纹理信息的Hog 特征,并利用压缩感知中的投影矩阵对这两种特征进行降维以实现压缩跟踪.Hog 特征具有光照不变性等优点,而Haar 特征具有计算简单等优点,因此该算法具有较好的鲁棒性和实时性.另外在Haar 特征和Hog 特征的计算过程中
【机 构】
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上海交通大学自动化系,系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海,200240
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为了解决压缩感知跟踪在光照等环境发生变化时易出现跟踪漂移等问题,本文提出了一种基于多特征提取的压缩感知跟踪算法.该方法在提取Haar 特征的同时,还提取了能够描述纹理信息的Hog 特征,并利用压缩感知中的投影矩阵对这两种特征进行降维以实现压缩跟踪.Hog 特征具有光照不变性等优点,而Haar 特征具有计算简单等优点,因此该算法具有较好的鲁棒性和实时性.另外在Haar 特征和Hog 特征的计算过程中,分别使用积分图算法对其进行加速,克服了特征计算量大的问题.实验结果表明:提出的算法在光照变化的情况下跟踪准确,在目标大小为80×120 像素时平均帧速度为18 帧每秒,满足实时性的要求.
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