一种改进的Mean Shift 跟踪算法

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1、第33卷第4期自动化学报Vol.33,No.42007年4月ACTAAUTOMATICASINICAApril,2007一种改进的MeanShift跟踪算法李培华1摘要本文主要针对经典的MeanShift跟踪算法均匀剖分整个颜色空间造成许多空的直方图区间以及不能准确表达目标颜色分布的缺点，提出了一种改进算法.该改进算法首先对目标的颜色进行聚类分析，根据聚类结果通过矩阵分解和正交变换自适应地剖分目标的颜色空间从而确定对应于每一聚类的子空间.在此基础上定义了一种新的颜色模型，该模型统计落入每一颜色子空间的像素的

2、加权个数并用高斯分布建模每一个子空间的颜色分布，并推导了一种相似性度量来比较目标和候选目标的颜色模型之间的相似程度.最后基于该颜色模型提出了改进算法.实验表明，基于该颜色模型的改进算法比经典的MeanShift算法具有更好的性能,而跟踪时间与经典算法大致相同.关键词目标跟踪，MeanShift，颜色模型，相似性度量中图分类号TP391AnImprovedMeanShiftAlgorithmforObjectTracking1LIPei-HuaAbstractThetraditionalMeanShifttr

3、ackingalgorithmpartitionsuniformlythewholecolorspace,leadingtoagreatnumberofvoidhistogrambins,andisunabletorepresentaccuratelythecolordistributionoftheobject.Toaddresstheproblems,wepresentanimprovedalgorithm.Firstlytheobjectcolorisanalyzedusingaclusteringa

4、lgorithm,andaccordingtotheclusteringresultthecolorspaceoftheobjectispartitionedintosubspacesbymatrixfactorizationandorthonormaltransformation.Thenanewcolormodelisde¯nedbyconsideringtheweightednumberofpixelsaswellaswithin-clusterdistributionwithGaussian,and

5、anovelmeasureisderivedtoevaluatethesimilaritybetweenthereferencecolormodelandthecandidatemodel.Finallyanimprovedalgorithmisproposedbasedonthecolormodel.Experimentsshowthattheimprovedalgorithmhasbetterperformancethanandiscomputationallycomparabletotheconven

6、tionalmeanshiftalgorithm.KeywordsObjecttracking,MeanShift,colormodel,similaritymeasure1引言传统的颜色直方图是建模目标颜色信息的基本方法，该方法统计落入每一个直方图区间的像颜色信息由于对目标的平移、旋转和尺度变化素的数目.然而由于传统直方图用于目标跟踪时具有不变性以及对遮挡和姿态变化不敏感的特点而不存在快速算法，需要穷尽地对搜索范围内的每一成为图像处理中一种重要的特征.因此基于颜色信个可能位置进行计算，从而在计算效率上不可

7、行.息的目标跟踪方法引起了许多研究者的关注[1»8],在Comaniciu等[4]提出了一种加权直方图(Weighted视频监控、智能人机交互、图像和视频编码以及智histogram)建模目标的颜色概率分布(又称为基于能机器人等许多研究领域得到了广泛的应用.核的概率密度表达)，该方法统计落入每一个直方图收稿日期2006-7-25收修改稿日期2006-9-12区间的像素的加权个数，其中权重是落入该区间的ReceivedJuly25,2006;inrevisedformSeptember12,2006国家自然科

8、学基金(60505006,60673110)资助，黑龙江省自然科学像素二维空间坐标和目标中心的距离的函数，距离基金(F200512)资助;同时得到下列科研基金的部分资助：教育部归越小权重越大.这种方法用Bhattacharrya距离来国留学人员基金，黑龙江省普通高等学校青年学术骨干支持计划项目(1151G033)，黑龙江省博士后科研启动金(LHK-04093)，黑龙江大学度量颜色模型之间的相似度，通过一阶梯度下降