引用本文:田丹,张国山,谢英红.具有融合罚约束的低秩结构化稀疏表示目标跟踪算法[J].控制与决策,2019,34(11):2479-2484
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具有融合罚约束的低秩结构化稀疏表示目标跟踪算法
田丹1,2, 张国山1, 谢英红2
(1. 天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072;2. 沈阳大学信息工程学院,沈阳110044)
摘要:
现有的低秩稀疏表示目标跟踪算法在目标突然运动和严重遮挡等情况下,经常出现跟踪漂移现象.为此,提出一种具有融合罚约束的低秩结构化稀疏表示目标跟踪算法.首先,利用混合${L_{1,2
关键词:  目标跟踪  稀疏表示  混合范数  低秩表示  融合罚  粒子滤波
DOI:10.13195/j.kzyjc.2018.0229
分类号:TP391
基金项目:国家自然科学基金项目(61703285,61473202);沈阳市科技计划项目(17-231-1-14).
Object tracking via low-rank and structural sparse representation with fused penalty constraint
TIAN Dan1,2,ZHANG Guo-shan1,XIE Ying-hong2
(1. School of Electrical and Informatin Engineering,Tianjin University,Tianjin300072,China;2. School of Information Engineering,Shenyang University,Shenyang110044,China)
Abstract:
Tracking drift usually occurs in the existing low-rank sparse representation based object tracking algorithm when the object facing abrupt motion and serious occlusion.Therefore, a low-rank structural sparse representation based object tracking algorithm with fused penalty constraint is proposed.Firstly, candidate particles and their local patches learn their sparse representations using ${L_{12
Key words:  object tracking  sparse representation  mixed norm  low-rank representation  fused penalty  particle filter

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