【摘 要】
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为提高目标跟踪的准确性,针对当前目标跟踪算法因光照、遮挡以及姿态变化等因素引起的漂移问题,提出一种鲁棒低秩稀疏表示的在线目标跟踪算法（LRSP）。以粒子滤波作为目标跟踪的
【机 构】
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江苏信息职业技术学院物联网工程系,南京邮电大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61272273、61170305）, 江苏省普通高校研究生科研创新计划基金项目（CXLX13_465）, 江苏省高等职业院校国内高级访问学者计划基金项目（2014FX034）
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为提高目标跟踪的准确性,针对当前目标跟踪算法因光照、遮挡以及姿态变化等因素引起的漂移问题,提出一种鲁棒低秩稀疏表示的在线目标跟踪算法（LRSP）。以粒子滤波作为目标跟踪的基本框架,通过联合采用低秩矩阵恢复和稀疏表示,发现连续帧和密集粒子之间潜在结构信息,降低数据维度,减少计算复杂度,提高目标跟踪的准确性。实验结果表明,相对于其它目标跟踪算法,LRSP算法可以更准确地跟踪目标,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优势。
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