2DPCA与稀疏表示模型的运动目标跟踪法

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为了提高目标跟踪的准确性,针对当前目标跟踪算法的光照、遮挡以及姿态变化鲁棒性差等问题,提出了一种二维主成分分析和稀疏表示的目标跟踪算法。采用二维主成分分析和稀疏表示降低数据维数,减少计算复杂度,采用粒子滤波算法跟踪序列图像中的运动目标,采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,相对于其他运动目标跟踪算法,该算法可以更准确跟踪视频图像中的运动目标,并对光照和姿态变化具有良好的鲁棒性,对于严重遮挡目标跟踪问题,具有明显的优势。
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