融合背景权重直方图的目标跟踪

• 作者: 孟凡琨 巨永锋 李涪帆 田浩
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 均值漂移 校正背景权重直方图 两层卡尔曼滤波 巴氏系数 模板更新
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 72-84
• 页数: 13页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7784字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.20150108

摘要

目的 考虑到融合校正背景权重直方图(CBWH)的Mean Shift(MS)目标跟踪算法只有CBWH更新而缺少目标模板更新,以及在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足.方法 结合卡尔曼滤波器(KF)在目标状态预测和参数更新方面的可靠性,将两层KF框架融入融合CBWH的MS.第1层KF框架为目标位置预测层,通过KF噪声与巴氏系数之间的关系,实现跟踪结果的自适应调整,减少遮挡对跟踪结果的影响;第2层KF框架为目标模板更新层,通过KF对目标模板中的每个非零元素进行滤波,实现目标模板与CBWH的同步更新,减少目标特征变化对跟踪结果的影响.结果 在背景干扰、遮挡以及特征变化等条件下进行实验,得到本文算法、融合CBWH的MS和传统MS的平均跟踪误差分别为5.43、19.2和51.43,显示本文算法的跟踪精度最高.同时本文算法也具有良好的实时性.结论 本文算法在融合CBWH的MS基础上,加入两层KF框架,解决了原算法缺少目标模板更新和在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足,最后实验验证了本文算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	巨永锋	长安大学电子与控制工程学院	142	1091	15.0	28.0
2	田浩	长安大学电子与控制工程学院	14	93	5.0	9.0
3	李涪帆	长安大学电子与控制工程学院	4	12	2.0	3.0
4	孟凡琨	长安大学电子与控制工程学院	7	20	3.0	4.0