基于近端鲁棒主成分分析方法的红外目标跟踪
计算机视觉与模式识别
2020-10-13 v1
摘要
红外目标跟踪在民用与军事领域均发挥着重要作用。为红外序列设计鲁棒且高精度的跟踪器所面临的主要挑战包括重叠、遮挡与表观变化。为此，本文提出一种基于近端鲁棒主成分分析方法的红外目标跟踪器。首先，将观测矩阵分解为稀疏遮挡矩阵与低秩目标矩阵，并采用优于 L1 范数的逼近近端范数进行约束优化。为求解该凸优化问题，采用交替方向乘子法（ADMM）交替估计变量。最后，利用带模型更新策略的粒子滤波框架定位目标。在真实红外目标序列上的一系列实验证明了算法的有效性与鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2010.05260,
title = {Infrared target tracking based on proximal robust principal component analysis method},
author = {Chao Ma and Guohua Gu and Xin Miao and Minjie Wan and Weixian Qian and Kan Ren and Qian Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.05260},
year = {2020}
}