自适应在线判别外观学习的分层关联多目标跟踪
目的 复杂场景下目标频繁且长时间的遮挡、跟踪目标外观相似引起身份转换等问题给多目标跟踪带来许多挑战.针对多目标跟踪在复杂场景中因长时间遮挡引起身份转换和轨迹分段的问题,提出一种基于自适应在线判别外观学习的分层关联多目标跟踪算法.方法 利用轨迹置信度将多目标跟踪分为局部关联和全局关联两个层次.在局部关联中,置信度高的可靠轨迹利用外观、位置—大小相似度与当前帧检测点进行关联;在全局关联中,置信度低的不可靠轨迹引入运动模型和有效关联范围进一步关联分段的轨迹.在提取目标外观特征时引入增量线性可判别分析方法以解决身份转换问题,依据新增样本与目标样本均值的外观特征差异自适应地更新目标外观模型.结果 在公开数据集2D MOT2015中的PETS09-S2L1、TUD-Stadmitte、Town-Center 3个数据集中与当前10种多目标跟踪算法进行比较,该方法对各个数据集身份转换和轨迹分段都有减少,其中在Town-Center数据集中,身份转换减少了60个,轨迹分段减少了84个,跟踪准确度提高了5.2％以上.结论 本文多目标跟踪方法,能够在复杂场景中稳定有效地实现多目标跟踪,减少轨迹分段现象,其中引入的在线线性可判别外观学习对遮挡产生的身份转换具有良好的解决效果.
多目标跟踪、局部关联、全局关联、轨迹置信度、增量线性可判别分析
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TP391(计算技术、计算机技术)
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项目
2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共13页
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