【摘 要】
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逆向联合稀疏表示算法可充分利用跟踪过程中的时间相似性和空间连续性，但由于遮挡、光照变化等的影响，容易出现跟踪漂移.为解决上述问题，提出一种基于局部模板更新逆向联合稀疏表示目标跟踪算法，其通过逆向局部重构目标模板集完成逆向联合稀疏表示.首先，在首帧初始化目标模板集，利用粒子滤波获取候选图像，并对它们分块处理，同时获取逆向联合稀疏表示模型；然后，利用交替方向乘子法求解出稀疏编码矩阵，并通过两步评分机制
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逆向联合稀疏表示算法可充分利用跟踪过程中的时间相似性和空间连续性，但由于遮挡、光照变化等的影响，容易出现跟踪漂移.为解决上述问题，提出一种基于局部模板更新逆向联合稀疏表示目标跟踪算法，其通过逆向局部重构目标模板集完成逆向联合稀疏表示.首先，在首帧初始化目标模板集，利用粒子滤波获取候选图像，并对它们分块处理，同时获取逆向联合稀疏表示模型；然后，利用交替方向乘子法求解出稀疏编码矩阵，并通过两步评分机制获取最优候选图像，作为下一帧的输出；最后，根据相似性得分判断当前帧是否存在局部遮挡，若无遮挡，则局部更新
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