基于在线支持向量机的Mean Shift彩色图像跟踪

• 作者: 何昕 郭敬明 魏仲慧
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: Mean Shift HSV颜色空间 在线支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 成像技术与图像处理
• 页码范围: 120-128
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20142901.0120

摘要

为了解决传统Mean Shift跟踪方法中目标模板只能从单一图像建立,且很难更新问题,提出了一种新的MeanShift彩色图像跟踪方法.将RGB颜色空间投影到HSV颜色空间,建立了基于HSV颜色空间的统一直方图核函数模型.为了实现模板在线更新,引入在线支持向量机,推理了基于HSV空间的在线支持向量机的Mean Shift跟踪算法,从而适应目标因尺寸、姿态及光照造成的模型变化.为了验证算法的有效性,对两组国际通用的CAVIAR彩色图像序列进行了跟踪测试.实验结果表明,提出的改进算法在目标姿态、光照或背景发生较大变化时,能有效跟踪目标.当图像分辨率为384×288(目标尺寸约为20×80)时,最快处理速度达40 f/s,且跟踪精度比传统Mean Shift提高32.1％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏仲慧	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	101	997	18.0	24.0
2	何昕	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	128	1115	19.0	24.0
3	郭敬明	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	18	201	8.0	14.0