基于协方差矩阵的压缩感知跟踪算法

压缩感知是信号处理领域的新理论，用于目标跟踪算法时可在大量底层特征中提取出少量重要信息，减少计算量，提高算法速度。传统的基于压缩感知的跟踪算法，为了保证算法速度，对压缩后的特征简单建模，准确性还有待提高。提出一种基于协方差矩阵的压缩感知跟踪算法，先利用压缩感知原理获取压缩后的Haar特征，再利用协方差矩阵融合Haar特征区域内的底层多维特征，以此构建目标模型，并通过搜索当前目标区域的邻域，利用流形空间上的距离度量算法匹配最佳目标，从而提高算法准确性。