融合背景权重直方图的目标跟踪

摘要：

目的 考虑到融合校正背景权重直方图(CBWH)的Mean Shift(MS)目标跟踪算法只有CBWH更新而缺少目标模板更新,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(KF)在目标状态预测和参数更新方面的可靠性,将两层KF框架融入融合CBWH的MS.第1层KF框架为目标位置预测层,通过KF噪声与巴氏系数之间的关系,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2层KF框架为目标模板更新层,通过KF对目标模板中的每个非零元素进行滤波,实现目标模板与CBWH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CBWH的MS和传统MS的平均跟踪误差分别为5.43、19.2和51.43,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CBWH的MS基础上,加入两层KF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

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分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61203374;中央高校基本科研业务费专项资金310832142008

在线出版日期：2015-02-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：72-84