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传统的稀疏表示旨在通过字典的线性结合构建跟踪目标的表观模型,忽视了目标的分层结构特征,因此难以处理复杂的跟踪环境。针对该问题,提出一种新颖的基于卷积的稀疏跟踪算法(CSTA)。在目标区域中提取局部图像块作为局部描述子,依据稀疏表示从中选取一组图像块作为固定卷积核与输入的图像进行卷积运算,能够有效保留跟踪目标的层次化结构特征;同时提出一种新的选择性在线模型更新机制,有效避免错误模型更新导致跟踪结果漂移的问题。所提CSTA在公开数据集中与现有稀疏表示算法进行定量、定性的分析比较,结果表明,CSTA的准确