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目標(biāo)跟蹤是計算杌視覺中的一個重要研究領(lǐng)域，在交通導(dǎo)航、自動駕駛、機器人技術(shù)等眾多方面有著廣泛應(yīng)用。基于局部稀疏表示的生成式模型算法ASLA的速度快、跟蹤準確性高，但是在復(fù)雜跟蹤環(huán)境下，例如目標(biāo)局部遮擋、目標(biāo)外觀劇烈變化等，往往會丟失目標(biāo)。文中分析原算法跟蹤原理得到了產(chǎn)生目標(biāo)跟蹤丟失的原因?；贏SLA算法，提出了3點改進方法：1）適應(yīng)跟蹤目標(biāo)區(qū)域大小，采用多尺度分塊方式，獲取互補的目標(biāo)局部信息;2）在ASLA特征池化過程中根據(jù)分塊重構(gòu)誤差建模分塊自適應(yīng)權(quán)重，以區(qū)分不同分塊中包含的判別信息，且在多尺度池化特征中引入不同尺度下的目標(biāo)遮擋信息作為權(quán)重;3）在模板更新時，利用最近幀跟蹤結(jié)果的稀疏表示權(quán)重，使更新模板更相似最近跟蹤結(jié)果，提高了算法的魯棒性。實驗結(jié)果表明，該算法在復(fù)雜跟蹤環(huán)境下相比ASLA等具有更高的跟蹤準確度，能夠?qū)崟r、準確地跟蹤到目標(biāo)。
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