控制理论与应用

作者：朱虎飞,丁子豪,杨永亮,冯旭祥,丁大伟

单位：北京科技大学自动化学院,北京理工大学自动化学院,北京科技大学自动化学院,中国科学院空天信息创新研究院,北京科技大学自动化学院

关键词：目标跟踪; 再生核Hilbert空间; 核方法; 稀疏表示; 两阶段框架; 加速近端梯度算法

基金：国家自然科学基金项目(61903028, 61873028)资助.

在强干扰复杂环境下, 有效的特征选择对于目标跟踪模型的可解释性至关重要. 针对这一问题, 本文基于再生核Hilbert空间(RKHS)理论, 对特征空间构建生成式的两阶段稀疏表示(TSSR)模型, 从而描述图像样本与字典之间的非线性关系, 避免了在字典中引入大量的琐碎模板. 在第1阶段, 首先建立图像样本与字典在原始低维空间中的关系, 然后利用批处理最小二乘算法求得稀疏表示系数的初值, 根据观测模型确定初始跟踪位置的分布; 在第2阶段, 首先利用核方法将原始低维空间映射到高维特征空间, 然后提出一种基于核的加速近端梯度算法(KAPG), 从而求得字典元素系数的核稀疏表示, 最终确定跟踪目标. 最后实验结果证明了本文所提出的TSSR方法在面对视角变化和部分遮挡时的有效性.

来源：2022年第4期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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