模板自适应的Mean Shift红外目标跟踪

• 作者: 何昕 杨杰 郭敬明 魏仲慧 龚俊亮
• 来源期刊: 红外与激光工程
• 学科: 工学
• 关键词: Mean Shift 图像矩 机器学习 增量式支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 笠红外技术及应用笠
• 页码范围: 1087-1093
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4928字
• 语种: 中文

摘要

为了解决Mean Shift跟踪算法中目标模板只能从单一图像建立且很难更新问题，提出了一种结合改进的Mean Shift与增量式支持向量机的红外目标跟踪算法。首先，根据目标区域的灰度直方图对目标进行描述，然后采用标准Mean Shift搜索目标，结合子图图像矩特征进行二次搜索，再计算下一帧搜索的窗口大小，以解决目标尺寸明显变化时造成目标丢失的问题。同时，针对目标遮挡易导致跟踪失败的问题，引入机器学习理论，采用增量式支持向量机自适应更新模板，则目标跟踪问题转换为目标和背景的分类问题。实验结果表明：提出的改进算法在目标尺寸、姿态发生变化或出现部分遮挡时，能有效跟踪目标。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	340	5370	35.0	58.0
2	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
3	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
4	龚俊亮	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	9	121	5.0	9.0
8	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