MATLAB实现基于结构化压缩感知的视觉目标追踪算法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于结构化压缩感知（SCM）的目标追踪算法，通过稀疏表示和结构化字典学习对目标外观建模，提升追踪鲁棒性。适用于复杂场景下的动态目标跟踪。

详 情 说 明

基于结构化压缩感知（SCM）的视觉目标追踪算法

项目介绍

本项目实现了基于结构化压缩感知（Structured Compressive Sensing, SCM）的目标追踪算法。该算法通过压缩感知理论对目标外观进行建模，利用稀疏表示和结构化字典学习实现鲁棒的目标追踪。算法采用粒子滤波与贝叶斯推断框架，对光照变化、遮挡和尺度变化具有较强的适应性。

功能特性

• 完整的追踪流程：包含目标初始化、特征提取、稀疏编码、位置预测和模型更新
• 多输入源支持：支持视频序列文件（avi、mp4等格式）和实时摄像头输入
• 灵活的参数配置：可调节粒子数量、学习率、正则化参数等关键参数
• 全面的输出结果：

- 实时显示追踪结果视频流 - 目标位置坐标序列（每帧的边界框坐标） - 追踪精度评估指标（中心位置误差、重叠率） - 追踪过程分析报告（含关键帧截图和误差曲线）

使用方法

1. 准备输入数据：准备视频文件或连接摄像头，确定初始帧目标位置
2. 参数配置：根据需要调整算法参数（可选，已提供默认参数设置）
3. 运行追踪算法：执行主程序开始目标追踪
4. 查看结果：实时观察追踪效果，获取输出文件和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持OpenCV接口（用于实时摄像头输入）
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的追踪流程，主要实现了目标追踪系统的初始化配置、视频流输入处理、基于压缩感知的外观模型构建、粒子滤波框架下的状态估计、追踪结果的实时可视化输出以及性能评估指标的计算与报告生成功能。该文件作为算法执行的入口点，协调各个功能模块的协同工作。