基于稀疏编码与地球移动距离的视觉跟踪

本文提出一种用于视觉跟踪的高效迭代地球移动距离 (iEMD) 算法。地球移动距离 (EMD) 被用作相似度度量，以在视频序列的特征-空间空间中搜索最优模板候选。EMD 的计算被表述为线性规划中的运输问题。EMD 优化问题的效率限制了其在视觉跟踪中的使用。为缓解该问题，采用运输单纯形法进行 EMD 优化，并开发了单调收敛的迭代优化算法。局部稀疏表示被用作 iEMD 跟踪器的表观模型。最大对齐池化方法用于构建稀疏编码直方图，降低了 EMD 优化的计算复杂度。还提出了基于 EMD 的模板更新算法。iEMD 跟踪算法假设帧间运动较小以保证收敛。当相机安装在运动机器人上（例如飞行的四旋翼）时，相机可能经历突然而快速的运动，导致较大的帧间运动。为确保跟踪算法收敛，提出了 iEMD 跟踪器的陀螺仪辅助扩展，利用同步陀螺仪信息补偿相机旋转。使用八个公开可用数据集评估了 iEMD 算法的性能。基于相对重叠百分比，将 iEMD 算法的性能与七种最先进的跟踪算法进行比较。还说明了该算法对大帧间位移的鲁棒性。