基于子图像的尺度自适应Meanshift目标跟踪

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1、第40卷增刊(I)东南大学学报(自然科学版)Vol．40Sup(I)2010年9月JOURNALOFSOUTHEASTUNIVERSITY(NaturalScienceEdition)Sept．2010基于子图像的尺度自适应Meanshift目标跟踪王阿琴杨万扣孙长银(东南大学自动化学院，南京210096)(东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室，南京210096)摘要:针对经典Meanshift目标跟踪算法在目标被长期遮挡情况下容易产生跟踪误差甚至跟丢目标，提出了一种改进的Meanshif

2、t目标跟踪方法．该方法将被跟踪目标划分为多个图像子块，通过对多个子图像赋予不同的权重融入目标的空间信息，目标模板与候选目标之间的相似性系数由对应的多个子图像的Bhattacharyya相似性系数融合而成．实验结果表明，该方法对被长期遮挡的目标能进行稳健、高效的跟踪．在传统尺度自适应策略的基础上利用边缘直方图方法，通过当前帧与初始帧中目标边缘直方图的Bhattacharyya相似性系数来进一步判断目标尺度是否真的减小．实验结果表明，该算法能很好地实现尺度变化．关键词:Meanshift;子图像;尺度自

3、适应;直方图中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1001－0505(2010)增刊(I)-0131-05ScaleadaptablemeanshiftobjecttrackingbasedonimagefragmentsWangAqinYangWankouSunChangyin(SchoolofAutomation，SoutheastUniversity，Nanjing210096，China)(KeyLaboratoryofMeasurementandControlforComplexS

4、ystemsofEngineeringofMinistryofEducation，SoutheastUniversity，Nanjing210096，China)Abstract:Theclassicalmeanshifttrackingalgorithmisapttomakeerrorsorlosethetargetifthetargetisoccludedforaverylongtime．Thusanimprovedmeanshifttrackingalgorithmisproposed．Thi

5、salgorithmdividesthetargetintomultiplefragmentsandintegratesspatialinformationbyusingdifferentweightsofeachimagefragment．Thesimilaritycoefficientbetweentargettemplateandcan-didatetemplateconsistsoftheBhattacharyyacoefficientsofthecorrespondingmultiplef

6、ragments．Experimentalresultsshowthattheproposedmethodisefficientwhenthetargetisoccludedforalongtime．Anewmethodnamededge-histogramisused．Thismethodisbasedonoriginalscaleupdatingmechanismandmakeafurtherjudgmentthatwhetherthetargetissmallerornotbycalculat

7、ingtheBhattacharyyacoefficientbetweenthetarget'sedge-histogramsofthecurrentframeandthepreviousone．Experimentalresultsshowthattheproposedalgorithmcandealwiththescaleproblemverywell．Keywords:Meanshift;imagefragments;scaleadaptation;histogram目标跟踪是计算机视觉的一个

8、重要分支，在视频监控、人机交互、视频编码及国防安全等方面有广泛的应用．经典的跟踪算法主要有Meanshift，Kalman滤波以及粒子滤波．Meanshift跟踪算法是一种基于核密度估计的模式搜索匹配算法，采用加权直方图描述目标，并采用Bhattacharyya系数来度量目标模板与候选目标的相似度．Meanshift因为算法简单、对目标变形和局部遮挡有一定适应性的优点得到广泛的［1］研究与应用．但是这种方法在目标长期被遮挡的情况下很容易使跟踪出现偏差，甚至导致跟踪失［