基于局部结构变换域稀疏外观模型的目标跟踪

[目的]为了降低稀疏表示目标跟踪算法的计算复杂度,[方法]在粒子滤波框架下提出了基于局部结构变换域稀疏外观模型的视觉目标跟踪算法.[结果]该算法在目标区域附近提取重叠的局部图像块,并计算出所有局部图像块的二维离散余弦变换,获得图像块的变换域系数.变换域的能量集中特性被采用来降低字典的维度与候选样本的数量,并且对系数压缩一定的自由度可以抑制噪声与遮挡影响.采用被裁剪的样本与字典获得局部图像块的稀疏编码,然后将当前目标区域中所有小图像块的稀疏向量加权融合得到目标区域的稀疏表示值,并通过决策模型获取最优跟踪结果.与现有三种最新的跟踪算法比较的实验结果表明,[结论]所提算法的跟踪性能接近或超过对比算法,同时大大减小了f1范数最小化的计算复杂度.     

基于灰度概率统计的视觉注意改进算法

分析了基于自底向上的视觉注意计算模型的感兴趣区域检测方法;它分别提取颜色、灰度、纹理三个特征图像,然后进行线性融合得到综合显著图。而显著目标通常自身灰度相近,但与背景灰度不同,根据这个特性结合灰度概率统计方法对视觉注意计算模型进行改进。实验结果验证了,该模型能够更好的模拟视觉注意的过程,而且计算复杂度较低。