上海理工大学 光电信息与计算机工程学院自动化系，上海 200093
为解决压缩跟踪过快引入跟踪误差和样本采集方面的缺陷，首先，引入基于预测向量的采样搜索策略，通过前两帧跟踪到的目标位置预测后一帧目标的运动方位，并采用扇形区域采样方式缩小有效样本的范围；其次，根据前后两帧跟踪到的目标的对照来判断复杂背景或遮挡的发生，利用Bhattacharyya 系数自适应地改变分类器参数更新系数。实验证明，这些策略避免了因压缩跟踪缺陷导致的跟踪失败，改进后的算法比原算法具有更好的鲁棒性和时效性。
压缩跟踪 预测向量 自适应 贝叶斯分类 compressive tracking predictive vector self-adaptive Bayes discriminant
