压缩感知近年来在目标跟踪领域得到了广泛应用,它对海量特征压缩降维,在贝叶斯分类器模型下能取得很好的分类效果,处理速度快,具有实时性。但尺寸固定不变的跟踪窗口不能有效跟踪存在明显尺度变化的目标。本文采用多尺度和级联分类器机制,选取最佳尺度下的窗口作为最终目标。实验结果表明,本算法不仅在目标形态变化、光线变化、多目标干扰、运动模糊等复杂场景下有较好跟踪效果,在目标尺度变化时也有较强鲁棒性。
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