论文部分内容阅读
压缩跟踪利用压缩感知理论将Harr类特征投影到低位空间中,实现了实时性跟踪。但该方法提取是关于颜色信息的特征,易受光照影响,在光照剧烈变化的场合会跟踪失败。基于此,提出一种基于梯度方向直方图实时压缩跟踪算法。该算法采用HOG特征取代Harr类特征,增强对光照的不敏感性,提高了跟踪鲁棒性。通过不同视频的测试结果表明,文章提出的方法在光照剧烈变化、形变等情况下能准确地跟踪目标,且平均帧率15 frame/s,基本满足实时性要求。