摘要：针对矩形跟踪框在边缘处包含较多背景信息的问题,该文提出一种基于规范化梯度特征的带权分块压缩感知的目标特征提取方法。该方法将压缩感知测量矩阵转化为分块对角矩阵,且根据块的重要程度分配适当的权重,缩小测量矩阵规模,简化特征提取运算,弱化背景干扰。然后将提取的特征输入变先验概率的贝叶斯分类器,变先验概率的分类器充分利用已有的跟踪结果,从一定程度预测了目标的运动方向,减小候选目标的分类歧义性,使得每一帧的分类函数根据以往跟踪结果进行变化,提高了分类的准确度。实验在8个具有常见跟踪难度的序列中测试,并与目前较流行的4种目标跟踪算法在跟踪效果、成功率等方面进行比较,结果从多个角度表明,该文提出的目标跟踪算法具有较高的准确度和稳定性。

关键词：目标跟踪 分块压缩感知 贝叶斯分类器 变先验概率 

单位：江西理工大学信息工程学院 赣州341000 浙江大学计算机科学技术学院 杭州310027