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融合背景权重直方图的目标跟踪中国图象图形学报田浩,巨永锋,孟凡琨,李涪帆�����鴗���������������·�������瑀������甌��摘要:目的考虑到融合校正背景权重直方图���的�������勘旮�偎惴ㄖ挥蠧���露�鄙�目标模板更新,以及在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足。方法结合卡尔曼滤波器��在目标状态预测和参数更新方面的可靠性,将两层�框架融入融合��的�。第�鉑�蚣芪D勘晡恢迷げ獠悖�ü齂�肷�氚褪�系数之间的关系,实现跟踪结果的自适应调整,减少遮挡对跟踪结果的影响;第�鉑�蚣芪D勘昴0甯�虏悖��过�对目标模板中的每个非零元素进行滤波,实现目标模板与��的同步更新,减少目标特征变化对跟踪结果的影响。结果在背景干扰、遮挡以及特征变化等条件下进行实验,得到本文算法、融合��的�和传统�的平均跟踪误差分别为������和�.�,显示本文算法的跟踪精度最高。同时本文算法也具有良好的实时性。结论本文算法在融合��的�基础上,加人两层�框架,解决了原算法缺少目标模板更新和在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足,最后实验验证了本文算法的有效性。关键词:目标跟踪;均值漂移;校正背景权重直方图;两层卡尔曼滤波;巴氏系数;模板更新��琂�����:����������������������������甅�������������,������簀����產�甤�����簑�.��.�⑥中国图象图彤学报版权所有中图法分类号:�����文献标识码:�文章编号:��.������—��—�论文引用格式:��������.������,���������甗田浩,巨永锋,孟凡琨,���泄�枷笸夹窝Пǎ������:��·��.���:�.���痡�.�����长安大学电子与控制工程学院,西安��������,���.����,����,����收稿日期:��—���恍藁厝掌冢����—�基金项目:国家自然科学基金项目�����;中央高校基本科研业务费专项资金�������第一作者简介:田浩����,男,长安大学电子与控制工程学院博士研究生,主要研究方向为图像图形处理以及在交通中的应用。�琂�������—�������.����,��—������琣�����甌�������,����������,�����琣����,��������,������甇���.����������瑆�������甌��琈���琇��甀��������,������珻���������,�����,����猰��簁�������甤��
万方数据
姗����琺�∑���∑后���—��痟㈣����籾��引言背景权重直方图减少背景干扰��目标跟踪在视频压缩、视频监控、人机交互和机器人等领域有着广泛的应用。在众多的跟踪算法中,�算法具有出色的实时性和较强的鲁棒性,近�算法作为一种无参密度估计最初由��.��等人⋯提出,����对其进行了�龇矫娴�首次将�算法应用到目标跟踪中。�算法在跟踪中有着明显的优势,但也存在一些不足:�目标特征描述方面略显匮乏,当目标颜色与背景颜色相近时容易产生跟踪误差;�当目标发生遮挡时,容易丢失跟踪目标;�缺乏必要的模板更新机制。考虑到�算法的这些缺点,前人做了相应的对问题�的改进方面:�����热恕��岢�进行修正,减少背景的干扰。文献���岢鼋�勘�分块,采用各块颜色直方图线性加权的方式表示目标特征;文献��岢鼋玈��魑8ㄖ�卣鞫訫�轴�龇较蚍纸獾玫�个颜色特征直方图,融人像素的空间信息;����等人哺。从多角度提取目标的颜色直方图,全方位表示目标特征;����一��出采用交叉��丈�狈酵急硎灸勘晏卣鳎�梢蕴�高�的鲁棒性;��等人¨刮指出采用�����’����ü���玫降慕峁�氪�矼�惴ㄏ�存在的不足�,经过上述方法的改进,得到了很好对问题��的改进方面:文献����岢鼋�的位置,提高算法的抗遮挡能力;文献������然而文献��只考虑到了��的更新,忽略了模板的更新;文献����和文献����步鼋�问题�—�时,本文在融合��的�算法基础上,加入了两层�框架:利用第�鉑�蚣茉�测目标位置,通过�噪声与巴氏系数之间的关板,通过�对目标模板中的每个非零元素进行滤波,实现目标模板与��的同步更新,减少了目标特征变化对跟踪结果的影响。通过实验显示,本文算法与传统�和融合��的�相比,跟踪效果更好。��背景权重直方图��在目标跟踪过程中,背景信息都会或多或少的掺杂进目标模板和候选目标模板,当出现问题踪的精度会降低,甚至会丢失目标。为了减少背�兜陌����ò���肽勘曛�浔尘暗闹狈酵�表示为�����‘/�#��“�,⋯,�式中,配表示颜色直方图索引。经过��拚�蟮�目标模板口:可表示为式中,