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1、基于特征融合MeanShift的行人跟踪算法研究摘要:行人跟踪是近年来目标跟踪领域的研究重点。由于光线变化、相似背景的干扰等原因,传统的基于单一颜色特征MeanShift跟踪算法不能够对目标进行有效的跟踪。本文提出一种新的局部显著性纹理算子SLBP(SignificanceLocalBinaryPatterns),并将颜色特征与纹理特征相融合的MeanShift行人跟踪算法。同时,采用卡尔曼滤波器来预测行人的运动轨迹。实验结果表明,本文方法快速准确,具有较高的鲁棒性,能够对行人进行有效的跟踪。关键词:行人跟踪;颜色特征;纹理特征;特征融合;卡尔曼滤波器中图分类号:TP391.41文献
2、标识码:AResearchofpedestriantrackingmethodbasedonfeaturefusionMeanShiftPengBaola,lb,SunShaoyuan1a,lb,LiangBingchunlalb,ZhaoHaitao2(a.CollegeofInformationScienceandTechnology;b・EngineeringResearchCenterofDigitizedTextile&FashionTechnology,MinistryofEducation,1.DonghuaUniversity,Shanghai201620,China
3、;2.SchoolofinlbrmationScienceandEngineering,EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai200237,China)Abstract:Inrecentyears,pedestriantrackingistheresearchemphasisintheheldoftargettracking.However,duetothereasonsoflightchanges,theinterferenceofsimilarbackgroundsandotherreasons,traditional
4、MeanShift,thetrackingalgorithmbasedonthefeatureofsinglecolorcharacteristicswillnotbeellectivefortargettracking.ThisthesisproposestheMeanShiftbasedonthecombinationofthefeatureofcolorandtexturewithanewlocalsignificancetextlireoperatorSLBP(SignificanceLocalBinaryPatterns).Atthesametime,Kalmanfilte
5、risusedtopredictthetrajectoriesofpedestrians.Theexperimentalresultsshowthatthemethodisfastandaccuratewithhighrobustness,cancarryontheeffectivetrackingforpedestrians・Keywords:Pedestriantracking;colorfeatures;texture0引言目标跟踪技术在智能导航、视频监控、航空航犬等领域有着广泛的应川。随着我国机动年辆的不断增长,交通事故也逐年上升,而其中绝人部分是车辆与行人的碰撞造成的。因此
6、,对行人进行快速有效的跟踪从而减少交通事故的发生具存重要的现实意义。feature;featurefusion;Kalmanfilter近年来,行人跟踪技术备受国内外专家学者的重视。目前,常见的跟踪方法主要有基于特征的跟踪⑴、基于区域的跟踪〔2]以及基于模型的跟踪⑶。常用的跟踪算法有粒子滤波算法〔I、Kalman滤波算法⑹以及MeanShfit算法W以颜色特征来描述目标特征的MeanShiftX?:法具冇实时、快速、计算简单、易于实现等优点,而被广泛使用。然而己有的MeanShift算法人多只利用单一的颜色特征而忽略其它特征,当目标与背景颜色相似,或者光照剧烈变化时难以对H标进行有效
7、的跟踪。传统的基于单颜色特征的MeanShift算法易受外界干扰,11-旦颜色特征跟踪失效将不能够对目标继续跟踪。将颜色特征与纹理特征相融合的方法能够更全面的描述目标特征,并且如果某一特征跟踪失效时可以利用另一特征继续对目标进行跟踪。JIFENGNING等切提,*I}将颜色特征与五种简化的UniformLBP特征和融合対目标进行特征描述。受此启发,本文提出了一种新的局部显著性算了,将其与UniformLBP特征结合,构成二维就著性纹理算子来描述冃标的局部纹