摘要：【目的】解决实时压缩感知跟踪算法分类器无法适应目标外观变化及过更新的问题。【方法】根据当前跟踪结果目标模型的哈希指纹与上一帧目标模型的哈希指纹之间的汉明距离（Hamming distance），在线实时调整分类器，以提高实时压缩感知目标跟踪算法的自适应能力。【结果1白适应实时压缩感知跟踪算法的跟踪成功率比实时压缩感知跟踪算法提高13％，在目标大小为40pixel×43pixel时，跟踪速率为37fps，满足实时性要求。【结论】本研究建立的方法在背景中存在与目标有一定相似性的物体，且目标姿态、纹理变化和光照变化较大等情况下，能快速获取跟踪目标，并且具有较强的鲁棒性和准确性。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 基础科学> 基础科学综合
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关键词：压缩感知 目标跟踪 哈希指纹 汉明距离 自适应 实时压缩
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