摘要：针对压缩感知的矩阵低秩稀疏分解目标跟踪算法实时性差的问题,提出一种大矩阵压缩特征目标的低秩跟踪算法。该算法通过将大矩阵分成多个小矩阵的方法构建观测矩阵,进行矩阵低秩稀疏分解,获得各候选目标的误差向量并构建误差矩阵,求解误差矩阵列向量最小1-范数问题得到跟踪结果。为了适应跟踪过程中目标外观信息的变化,基于向量相似度判别有选择地更新字典。在跟踪结果不可信时,利用轨迹修正更新当前帧跟踪结果。通过6个典型视频序列上的对比实验,新算法的实时性是原算法的3倍。实验结果表明,在目标发生部分遮挡、光照变化、快速运动时,所提出的算法能实现目标的鲁棒跟踪。

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