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为了可以在复杂环境下对运动目标进行有效的跟踪,因此对LK(Lucas-Kanade)算法进行了研究并改进。改进的算法采用LK图像配准算法检测目标的状态,可以满足算法对实时性的要求;采用前向后向光流法作为LK框架,使得算法具有自评估能力,不易陷入局部极小值;将压缩感知理论引入LK算法进行目标跟踪,通过对校准误差的L1范数进行最小化来计算目标的状态参数,使得算法可以应对目标外观的变化;引入卡尔曼滤波器作为运动模型,先对物体的位置进行预测,然后再进行分类和检测,能有效地应对由于模板更新而产生的漂移问题。通