Author(s): WANG Meng, JING Zhong-liang, JIN Bo, QIN Yan-yuan
Pages: 364-367,426
Year: 2014 Issue:  8
Journal: Computer Simulation
Keyword:  Sparse representation; Multi-task learning; Trivial templates;
Abstract: 针对视频目标跟踪过程中,目标遮挡往往导致跟踪失败的问题,提出了一种基于稀疏表达和多任务学习的目标跟踪算法.将求解粒子稀疏表达的过程看作是一个多任务学习问题,在求解稀疏表达系数时将目标系数矩阵和冗余系数矩阵分开求解.由于粒子选择目标模板的相似性,选择用l1,∞范数对目标系数矩阵进行约束以获得组群稀疏特性;由于遮挡出现位置的随机性,选择用l1.1范数对冗余系数矩阵进行约束以获得元素稀疏特性.最后采用ADMM优化算法对复合约束模型进行优化.复合约束模型不仅考虑了粒子之间的相关性,同时能够更准确地重构随机出现的遮挡,降低了遮挡对于跟踪器识别目标造成的干扰实验.结果证明,基于复合约束的目标跟踪算法对于遮挡问题具有良好的鲁棒性,同时具有较高的跟踪精度和速度.