摘要：该文针对真实场景下视频跟踪过程中可能出现的目标形变、运动和遮挡等问题，该文分别构建了基于超像素局部信息的判别式模型和基于颜色与梯度全局信息的产生式模型，通过两者的结合提升了目标表观特征描述的可区分性和不变性；此外，提出一种基于稀疏主成分分析的更新策略，在更新特征字典的同时减少其冗余度，在判别式模型的更新阶段分别对每帧图像获得的跟踪结果进行二次判别从而避免漂移现象的发生。实验结果表明，与其它跟踪算法相比，该算法在应对目标姿态变化、背景干扰以及遮挡等复杂情况时具有更好的稳定性和鲁棒性。

关键词：计算机视觉 目标跟踪 稀疏表达 超像素分割 稀疏主成分分析 

单位：东北大学信息科学与工程学院 沈阳110819