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视觉目标跟踪技术集合了计算机图像学、模式识别、矩阵论和概率论等多学科的研究内容,是目前比较热门的一个研究领域。但是,由于视觉机器人一般用于生产现场,其工作环境比较复杂,存在光照变化、目标形态变化、目标被遮挡和复杂背景干扰等不确定因素。当前利用稀疏表示对运动目标进行跟踪的方法,通常都只关注利用不同目标的外观特征对最优化公式进行求解,而运动目标的方向特征则往往被忽略。方向向量能够在某种程度上描述运动目标的运动趋势,这对跟踪运动目标有一定的意义。基于此,笔者对稀疏表示目标跟踪算法进行深入研究,旨在提高目标