[发明专利]一种图像中目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种图像中目标跟踪方法，包括：从图像中采样预设数量的候选粒子，对候选粒子构建稀疏表示模型，稀疏表示模型中包含用于约束粒子的观测向量与残差向量之间差值的L2范数项、以及用于约束粒子的残差向量的L1范数项；求解稀疏表示模型，将重构误差累加和最小的候选粒子确定为目标；根据被确定为目标的候选粒子的重构向量、残差向量以及原模板向量对字典矩阵进行更新。本发明图像中目标跟踪方法，在建立稀疏表示模型中，增加了表示残差矩阵的约束项，在L2范数项中加入了稀疏表示残差矩阵的相关信息，使得对模型的求解更加精确，求解获得目标的稀疏表示系数精度提高，对目标跟踪的精确度及准确度提高。

主权项

1.一种图像中目标跟踪方法，其特征在于，包括：/n从图像中采样预设数量的候选粒子，采样获得候选粒子的观测向量，对候选粒子构建稀疏表示模型，所述稀疏表示模型中包含用于约束粒子的观测向量与残差向量之间差值的L2范数项、用于约束粒子的表示系数的L1范数项，以及用于约束粒子的残差向量的L1范数项；/n求解所述稀疏表示模型，获得候选粒子的表示系数矩阵及残差矩阵；/n基于粒子的表示系数矩阵及残差矩阵获得候选粒子的重构矩阵，并根据粒子的观测矩阵、残差矩阵和所述重构矩阵计算候选粒子的重构误差累加和，将重构误差累加和最小的候选粒子确定为目标；/n根据被确定为目标的候选粒子的重构向量、残差向量以及原模板向量对字典矩阵进行更新；/n所述稀疏表示模型具体描述为：/n