无重叠视域的多摄像机之间的目标匹配

摘要：

在无重叠视域的多摄像机监控中，由于不同摄像机的视域差别和视域分离，同一运动目标在不同的视域中的成像可能会非常不同，因此在这种情况下对运动目标进行匹配是一项具有挑战性的工作。提出了一种可以容忍光照的不同，在无重叠视域的多摄像机下进行目标匹配的方法。该方法经过初始聚类和K-means聚类对目标进行主颜色谱的提取，利用EMKM算法改善K-means对初始中心点的依赖性，把提取出来的主颜色谱直方图作为目标的特征，然后利用特征相似度测量来判定任意两个物体之间是否匹配；当无法对某些物体进行准确匹配时，再利用SIFT特征进行下一步匹配。该方法也可以用于有重叠视域的多摄像机目标匹配中，通过与其他匹配方法相结合，提高匹配的准确度。实验结果证实了该方法具有较高的准确度。

关键词：无重叠视域、主颜色谱直方图、相似度测量、尺度不变特征变换(SIFT)

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61071091；“信息与通信工程”江苏高校优势学科建设工程资助项目。

在线出版日期：2014-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：188-193