基于视觉显著性的两阶段采样突变目标跟踪算法

• 作者: 李翠华 李雄宗 江晓莲
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 目标跟踪 突变运动 视觉显著性 Wang-Landau蒙特卡罗采样 两阶段采样模型
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1098-1107
• 页数: 10页
• 字数: 7067字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2014.01098

摘要

针对运动突变目标视觉跟踪问题,提出一种基于视觉显著性的两阶段采样跟踪算法。首先,将视觉显著性信息引入到Wang-Landau 蒙特卡罗(Wang-Landau Monte Carlo, WLMC)跟踪算法中,设计了结合显著性先验的接受函数,利用子区域的显著性值来引导马尔可夫链的构造,通过增大目标出现区粒子的接受概率,提高采样效率；其次,针对运动序列中平滑与突变运动共存的特点,建立两阶段采样模型。其中第一阶段对目标当前运动类型进行判定,第二阶段则根据判定结果采用相应算法。突变运动采用基于视觉显著性的WLMC 算法,平滑运动采用双链马尔可夫链蒙特卡罗(Marko chain Monte Carlo, MCMC)算法,以此完成目标跟踪,提高算法的鲁棒性。该算法既避免了目标在平滑运动时全局采样导致精度下降的缺点,又能在目标发生运动突变时有效捕获目标。实验结果表明,该算法不仅能有效处理运动突变目标的跟踪问题,在典型图像序列上也具有良好的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李翠华	厦门大学信息科学与技术学院	78	1178	20.0	30.0
2	江晓莲	厦门大学信息科学与技术学院	5	49	3.0	5.0
3	李雄宗	厦门大学信息科学与技术学院	4	67	3.0	4.0