基于多线索的目标跟踪.pdfVIP

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2017-07-26 发布于北京
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第 13卷第 11期中国图象图形学报 Vo1．13．No．11 2008年 11月 JournalofImageandGraphics NOV．，2008 基于多线索的目标跟踪张海青李厚强 (中国科学技术大学电子工程与信息科学系，合肥 230027) 摘要通过对人眼跟踪机制的研究，提出了一种新的基于多线索的目标跟踪方法。该方法采用串行结构处理多个视觉线索，首先按近邻原则产生若干候选目标，然后使用不同线索按优先级顺序逐次对候选目标进行筛选，得到的唯一候选目标再经过校正以获得更为准确的跟踪结果。该方法最大的特点是跟踪系统对环境和场景的变化有很强的自组织和自适应能力，系统内多个线索在跟踪过程中的竞争与协同使得跟踪具有强大的适应力和生命力。实验结果表明，该方法显著地提高了跟踪的鲁棒性和准确性。关键词目标跟踪多视觉线索串行结构 MeanShift算法中图法分类号：TP391．41 文献标识码：A 文章编号：1006—8961(2008)11—2187—10 objectTrackingThroughMultipleCues ZHANG Hai—qing，LIHou—qiang (DepartmentofElectronicEngineeringandInformationScience，c西e ityofScience＆TechnologyofChina，Hefei230027) Abstract Inthispaperanovelapproachforobjecttrackingusingmultiplecuesispresented，basedontheinvestigationof humaneyetracking．Inthisapproach，muhiplecueswithserialstructureareusedintracking．First，somecandidateobjects arefoundthroughnear—neighborprinciple．Thenmultiplecueswithdifferentprioritiesselectthecandidatesin—order．Atlast， theonlysurvivecandidateisfinedbythemodifiedmoduletogetmoreaccuratetrackingresult．Themostsalientcharacteristic ofthisapproachistheprinciplesofself—organizationandself-adaptationofthechangingenvironmentduringtracking．Multiple cuescompeteandcooperateinthesystem ，whichmakethetrackinghasstrongadaptationandvitality．Experimentsshow the robustnessandaccuracyofthetrackingalgorithm． Keywords objecttracking，multiplecues，serialstructure，MeanShiftalgorithm 题。随着卡尔曼滤波、MeanShift算法和粒子滤波等引言工具的应用，近年来跟踪算法得到了长足的发展。如基于 MeanShift的跟踪方法通过构造目标的