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基于改进连续自适应均值漂移的视频目标跟踪算法 　　摘要：针对连续自适应均值漂移算法仅限于跟踪人脸的缺点，对原算法进行改进使其能有效跟踪其他目标。在改进的算法中，提出使用HSV三个通道的直方图，并为每个通道直方图分配灵活的级数。为了避免相同颜色的影响，分析和处理了直方图反向投影所得的概率分布图像。同时，使用卡尔曼滤波对视频目标位置进行预测和调整，将过往运动信息加入到目标跟踪中，提高了跟踪的准确度。 　　关键词： 目标跟踪； 自适应均值漂移； 直方图； 概率分布图像； 卡尔曼滤波 　　中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）27-0150-03 　　Abstract：An improved camshift algorithm is proposed. The three dimensional histogram is used to represent the features of the tracking objects. Taking the different influences of the hue channel， saturation channel， value channel into account， the distribution methods of the dimensions of three channels are assigned adaptively. In the tracking process， first， the object position in a frame is predicted by the Kalman filter， then the camshift algorithm is used on the predict position. The improved algorithm makes the searching convergence speed faster， and avoids the disadvantage of the old algorithm which is only fitted for face tracking. 　　Key words：visual object tracking； continuously adaptive mean shift； histogram； probability distribution image； kalman filter 　　1 引言 　　1975年，文献[1]提出了均值漂移算法，该算法主要对扫描窗口中的点使用核函数不断进行加权平均，直到加权平均收敛，得到最终的目标窗口。文献[2]对均值漂移算法进行了改进，将其应用到计算机视觉领域，得到了广大学者们的关注。文献[3]则在均值迁移基础上提出了连续自适应均值算法，并将其从人脸跟踪扩展至视频目标跟踪领域中。文献[4]对连续自适应均值算法受视频获取条件的影响进行了分析。文献[5]融合卡尔曼滤波算法和连续自适应均值漂移算法来对手势进行实时跟踪。 　　连续自适应均值漂移算法初衷是用于人脸的检测和跟踪，不适合跟踪快速的其他目标，且与目标相似的背景颜色容易干扰跟踪效果。为了解决连续自适应均值漂移算法中的这些问题，本文提出了一种改进的连续自适应均值漂移算法。本文算法可以实现对其他目标的准确跟踪，而且有效解决了算法的同色背景干扰问题。 　　2 连续自适应均值漂移算法 　　2.1 算法原理 　　连续自适应均值漂移算法是在时序图像上颜色动态变化概率分布基础上进行的一种有效的目标跟踪算法。根据视频目标的颜色特征确定目标的位置和大小，并用其在下一帧图像中初始化有哪些信誉好的足球投注网站窗口，不断重复这个步骤最终实现连续地跟踪目标。该算法能够根据图像的颜色直方图估算颜色的概率分布，当视频不断移动时，图像的颜色概率分布也会改变，由此可以根据这种变化来进行目标跟踪。 　　2.2 算法的步骤 　　连续自适应均值漂移算法是用颜色作为特征，且颜色直方图能容忍目标适度的旋转、变形，对于目标中心的像素会根据核函数给予较大权重，而远离中心的像素则会给予较小权重。这能确保该算法在遮挡和背景动态变化方面具有较强的适应性。算法的流程如图1所示。 　　3 连续自适应均值漂移跟踪算法的改进 　　为了解决算法的不足之处，我们对算法进行下面一些改进： 　　1）提出了多种有效的直方图级数分配方式； 　　2）使用卡尔曼滤波算法对视频目标位置进行预测和调整，充分利用了前帧图像中视频目标的运动信息，提升跟踪效果； 　　3）在算法中加入对概率分布图像的分析与处理，以减少背景中相同颜色的干扰。 　　3.1 三维直方图及各通道级数的分配 　　传