基于粒子濾波的視頻目標(biāo)跟蹤研究.pdf

1、計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要研究課題就是視頻目標(biāo)跟蹤,其在智能交通、公共場所人流量統(tǒng)計、視頻監(jiān)控等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。視頻目標(biāo)跟蹤的任務(wù)就是跟蹤視頻序列中感興趣的目標(biāo),獲得目標(biāo)參數(shù),為進(jìn)一步處理分析奠定基礎(chǔ)。
　　粒子濾波算法適用于能用狀態(tài)空間模型表示的任何非線性系統(tǒng);由于現(xiàn)實(shí)環(huán)境中目標(biāo)運(yùn)動的非線性,越來越多的學(xué)者傾向于利用粒子濾波法跟蹤目標(biāo)。但是,由于現(xiàn)在大多數(shù)粒子濾波跟蹤算法僅利用顏色特征計算粒子的權(quán)值,在目標(biāo)與背景對比度低、目標(biāo)被

2、遮擋等復(fù)雜情況下容易導(dǎo)致逼近錯誤位置。為了提高在低對比度、相似目標(biāo)干擾等復(fù)雜環(huán)境下跟蹤算法的穩(wěn)定性,提出多特征級聯(lián)采樣的粒子濾波跟蹤算法。
　　在目標(biāo)被嚴(yán)重遮擋的情況下,很難保證跟蹤的穩(wěn)定性。針對此問題提出新的遮擋判斷和處理策略:計算候選目標(biāo)和模板之間的巴特查里亞距離,如果巴特查里亞距離大于一個給定的閾值,目標(biāo)被嚴(yán)重遮擋,則根據(jù)目標(biāo)的顏色特征將模板分割成若干子區(qū)域,對每個子區(qū)域利用均值向量平移迭代,選擇巴特查里亞距離最小的子區(qū)域作

3、為“可靠子區(qū)域”,根據(jù)“可靠子區(qū)域”推斷被遮擋區(qū)域的顏色信息值,并根據(jù)拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行位置修正。選擇目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域差別性大的特征,作為下一時刻目標(biāo)跟蹤的特征。
　　由于從一個攝像機(jī)獲得的2-D信息的檢測-跟蹤法不需要其他攝像機(jī)或地平面校準(zhǔn)并且能在攝像機(jī)運(yùn)動的情況下跟蹤目標(biāo),越來越受歡迎。利用2-D信息的檢測-跟蹤法的主要難題是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的計算量大、高檢測率和計算量大之間的矛盾。針對此問題,把跟蹤結(jié)果的數(shù)據(jù)反饋到目標(biāo)檢測模塊,為檢測模