摘要：针对目标跟踪过程中存在的诸多技术问题,该文提出一种鲁棒的目标跟踪方法。首先,该文采用基于稀疏表示的全局模板描述目标的表观状态,通过构造正负模板以区分目标和背景;然后采用随机投影法对表示模板和候选目标进行降维,以降低算法的时间复杂度;采用粒子滤波法作为目标的运动模型,通过多项式重采样方法进行粒子重采样,以保持粒子的多样性;设计了正负模板更新策略,将正模板分为固定集和更新集,对这两部分在相似度计算和正模板更新时采取不同的处理方法,并且在其中加入目标遮挡的判决机制,从而可以有效避免遮挡的影响;实验结果表明,该算法能够准确跟踪受遮挡、运动模糊等多种复杂场景的目标,与现有跟踪方法相比,所提算法具有更好的准确性和稳定性。

关键词：目标跟踪 稀疏表示 随机投影 模板更新 重采样策略 

单位：天津大学精密仪器与光电子工程学院; 天津300072; 天津大学光电信息技术教育部重点实验室; 天津300072