基于ＳＩＦＴ特征一致性的目標(biāo)跟蹤算法

2012年03月27日09:37:42 本網(wǎng)站我要評論(2)字號：T | T | T

黎云漢，樓京京
義烏工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電信息分院，浙江義烏

摘　　　要：針對光照條件突然變化情況下混合目標(biāo)模型ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法無法準(zhǔn)確跟蹤目標(biāo)的缺點，提出了一種基于ＳＩＦＴ特征一致性的目標(biāo)跟蹤算法。算法用ＳＩＦＴ特征來匹配幀間的感興趣區(qū)域，同時使用包含初始幀信息和前一幀信息的混合目標(biāo)模型ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法計算幀間感興趣區(qū)域的直方圖，以直方圖分布距離較小為原則計算ＭｅａｎＳｈｉｆｔ向量，從而得到目標(biāo)的真實位置。實驗證明，該算法能在光照條件突然變化情況下對目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確跟蹤。

關(guān)　鍵　詞：ｍｅａｎｓｈｉｆｔ；ＳＩＦＴ；目標(biāo)跟蹤

１　引　言
目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺的一個重要分支。在視頻監(jiān)控、物體識別人機(jī)界面等應(yīng)用領(lǐng)域中往往需要在各種復(fù)雜的環(huán)境下對運動物體進(jìn)行有效的跟蹤。作為一種基于密度梯度的無參數(shù)估計方法，ＭｅａｎＳｈｉｆｔ在文獻(xiàn)［１］中被應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤，Ｃｏｍａｎｉｃｉｕ在文獻(xiàn)［２］中對其進(jìn)行了完善。由于計算簡單、實時性好，ＭｅａｎＳｈｉｆｔ在跟蹤領(lǐng)域的應(yīng)用受到了廣泛的研究［３７］。ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法在對與背景有明顯區(qū)別的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時能取得較好的效果，但當(dāng)背景和目標(biāo)的顏色分布較相似或目標(biāo)出現(xiàn)快速旋轉(zhuǎn)時，ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法無法對目標(biāo)實現(xiàn)準(zhǔn)確跟蹤。文獻(xiàn)［８］介紹了一種使用混合目標(biāo)模型的ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法，該算法由于在建立模型時考慮了初始幀和前一幀的信息，克服了ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法的上述缺點，但是，當(dāng)環(huán)境光照瞬間有較大變化時，一般的目標(biāo)模型及文獻(xiàn)［８］中提出的混合目標(biāo)模型的表示方法仍然難以有效地區(qū)別目標(biāo)和背景，導(dǎo)致跟蹤性能的下降甚至是跟蹤失敗。為了解決這個問題，本文提出了一種融合ＳＩＦＴ特征的混合目標(biāo)模型ＭｅａｎＳｈｉｆｔ跟蹤算法。

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