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摘要
针对目标跟踪算法容易受到背景干扰的问题，提出一种基于低秩约束的逆向联合稀疏跟踪算法。该算法对目标模板和候选模板进行空间重叠分块，对目标模板施加低秩约束，降低杂乱背景的影响，再以候选模板构建视觉子字典联合稀疏表示候选模板。在粒子框架下采取三步打分法评价候选模板，并提出局部模板更新机制，以避免局部遮挡引起的跟踪漂移。实验结果表明，该算法在旋转、快速运动、遮挡、尺度变化和背景散乱等情况下均取得较好的跟踪性能。
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单位闽南师范大学; 电子科技大学
