基于自适应混合模型和区域特征的多目标跟踪与检测

• 作者: 汪亚明 黄文清
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 背景建模 自适应混合模型 区域特征 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2003,（9）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 648-650,654
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2003.09.002

摘要

文章提出了一种基于自适应混合模型和区域特征的多目标跟踪与检测算法.背景分割算法采用高斯混合模型描述每一被观察像素的近期色彩历史,建立自适应背景模型,然后根据背景模型匹配原则决定当前帧中每一像素的类别.在分割结果基础上,以区域特征值之间的欧几里德距离平方作为匹配尺度,将当前图像帧中每一被检测出的区域与历史记录表中的区域相匹配.跟踪过程中,采用卡尔曼滤波器对被检测出的运动区域进行运动参数估计和预测.实验结果表明,这种方法是可行的且鲁棒的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪亚明		39	488	13.0	21.0
2	黄文清		14	192	7.0	13.0