在线增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法

作者：王海军; 葛红娟; 张圣燕目标跟踪增量正交投影非负矩阵分解观测模型基于部分的表示

摘要：为了避免传统的跟踪算法对视频中遮挡、尺度变化、光照变化等现象的跟踪性能下降,提出一种基于L1范数约束和在线增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法.首先将L1范数引入IOPNMF子空间重构,使得学习到的新的基于部分的目标表示能够容忍不同的噪声干扰;同时,对正交投影系数进行L1范数约束,并采用循环操作求解IOPNMF子空间向量,保证算法能够处理动态的视频流以获得鲁棒的目标跟踪;最后,将跟踪目标表示为IOPNMF基向量的线性组合,并在观测模型中引入部分遮挡因素,有选择地对IOPNMF子空间进行更新.采用MATLAB实现本算法,并在8种具有遮挡、光照变化、尺度变化、运动模糊、背景杂乱等影响跟踪性能因素的视频上与其他6种算法进行对比试验.试验结果表明,新算法具有最低的平均中心点误差4.3像素,最高的平均覆盖率0.84,能够实现鲁棒稳定的跟踪.

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