摘要：为了提高分布场跟踪算法的运算效率,增强其在复杂背景下的鲁棒性,提出基于自适应分层结构的压缩分布场跟踪算法.该方法充分考虑目标区域像素值分布情况,引入k-means算法对首帧标记的目标区域进行聚类分析,根据聚类结果自适应的产生分布场结构.针对分布场模型维数较高的缺点,融合压缩感知方法对分布场进行压缩,降低模型维数,提高算法效率.此外,改变原始分布场跟踪算法采用的局部搜索跟踪策略,利用随机抽样的方式来提高算法跟踪精度.实验结果表明,提出的算法与当前流行的跟踪算法相比,具有更好的表现.

关键词：分布场 压缩感知 目标跟踪 聚类分析 

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