复杂背景中一种特定运动目标检测与跟踪方法

摘要：

针对复杂环境对运动目标检测与跟踪产生的不利影响,提出一种自适应运动能量阈值结合精简彩色SIFT描述子的特定运动目标检测与跟踪方法。运用自适应运动能量阈值方法自动滤除复杂环境干扰以完成运动目标检测,由此形成目标匹配搜索域,并给出经主成份分析及精简后的彩色SIFT描述子( PCA-CSIFT )进行目标匹配,从而实现特定运动目标的连续跟踪。实验结果表明,在复杂环境下,运动目标检测方法对目标总量变化不敏感,错误率始终稳定在6.5%~34%之间。 PCA-CSIFT算法在保持高可区分性的同时错误匹配率为25.33%~28%,平均每帧处理时间不超过0.26 s,具有较好的鲁棒性与实时性。

关键词：运动目标检测、运动目标跟踪、自适应运动能量阈值、复杂背景、目标匹配

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项基金资助项目“物联网中非结构化数据流的数据挖掘方法研究”DL11BB21;黑龙江省教育厅科学技术研究基金资助项目“智能供应链中非结构化数据流的数据挖掘算法研究”12513014。

在线出版日期：2015-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：219-223