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1、基于特征融合MeanShift的行人跟踪算法理论运动行人的运动状态佔计与跟踪是车辆辅助驾驶系统中行人检测技术的主要组成部分，是在检测到运动行人的基础上，通过行人的己知位置状态信息，利用行人的有效特征，建立跟踪模型,通过对行人在前后帧的匹配，获取行人的运动轨迹或趋势，从而实现行人的实时跟踪〃简单地说，就是在视频图像的每一帧图像中为行人定位〃跟踪不仅可以提供行人的运动轨迹，也可以为行人的运动分析提供可靠的数据来源，同时行人的准确跟踪也能为行人的检测和识别提供帮助。MeanShift这个概念最早是由Fukunaga等人［1］于1975年
2、在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,MeanShift算法，一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，移动该点到其偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动,直到满足一定的条件结束。Comaniciu等人［3］［4］把MeanShift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中MeanShift都得到了很好的应用。Comaniciu等人［5］还把非刚体的跟踪问题近似为一个MeanShift最优化问题,使得跟踪可以实时的进行.meanShift,均值漂移，在聚类、图像平滑、分割、跟踪等方面有着广泛的应用。Mea
3、nShift算法釆用核函数加权的颜色直方图进行搜索匹配使算法木身对运动目标遇到部分遮挡的情况具有较好的鲁棒性，并且其计算量小，对目标形变有一定的适应性，因此受到了较大的关注。均值偏移(MeanShift)这个概念由Fukunaga等人［46］在一篇关于概率密度梯度函数的估计的文章中首次提出，是一种无参数密度估计算法。Z后，Comaniciu等人成功地将其应用在目标跟踪领域。MeanShift算法采用核函数加权的颜色直方图进行搜索匹配使算法木身对运动目标遇到部分遮扌为的情况具有较好的鲁棒性，并且其计算量小，对目标形变有一定的适应性，
4、因此受到了较大的关注。但该算法在目标遭遇大比例的严重遮扌当或完全遮护i的情况时，会导致跟踪失败。4..2MeanShift算法4.2.1无参密度估计理论无参密度佔计乂称非参数佔计，它表示一种统计方法，能够在没有任何先验消息及理论约束条件的时候，从数据中获得符合数据分布的密度函数形式，具有很高的实用价值。无参密度估计总体分为三利一直方图方法、最近邻域方法和核密度估计方法。直方图一般把数据的值域划分为若干个等宽区间，即数据被分为若干个组。每组表现为一个高和该组数据的个数成正比例的矩形，矩形的底表示所在区间，这些矩形依次排列得到了直方图
5、，它直观地展示了数据分布的特点。缺点是直方图法仅仅适合维数较低的数据，在数据维数较高时，这个方法占用的数拯空间会随维数的增加而成指数上涨；最近邻域法对局部噪声相当敏感，不容易很准确地估计模型；核密度估计方法对小小规模的数据量很适合，因为它能迅速生成一个渐近无偏密度估计，且概率统计特性非常好。当前最常用的无参密度估计方法是上世纪小期提出的核密度估计，它将用于平滑数据的核函数引入直方图估计中形成。对于一组样木数据，把它们的值域分成若干个同样的区间(每个区间称为一个bin),数据就被划分成了若干组，将每组数据的个数除以所有样本个数就得到
6、每个bin对应的概率值。Z后，用一个核函数来实现平滑数据的口的。定义：X代表一个d维的欧氏空间，兀是该空间中的一个点，用一列向量表示.%的模
7、
8、x
9、
10、2=・R表示实数域•如果一个函数K.XtR存在一个剖面函数k(兀)=川卜『)并且满足：(1以是非负的.(2)k是非增的，即如果°k(b)・(3)k是分段连续的，并且fk(讪<-那么函数K(x)就被称为核函数.在MeanShift中，有两类核函数经常用到,他们分别是,单位均匀核函数：[1ifx<1F(x)=(0讦
11、
12、x
13、
14、>1单位高斯核函数：N⑴=M这两类核函数如下
15、图所示。••••oooO图2,(a)单位均匀核函数(b)单位高斯核函数4.2.2MeanShift扩展形式从⑴式我们可以看出，只要是落入比的采样点，无论其离x远近，对最终的Mh(x)计算的贡献是一样的，然而我们知道，一般的说來，离x越近的采样点对估计兀周围的统计特性越有效，因此我们引进核函数的概念，在计算Mh(x)时可以考虑距离的影响；同吋我们也可以认为在这所有的样本点兀屮，重要性并不一样,因此我们对每个样本都引入一个权重系数.因此，可以把基本的MeanShift形式扩展为:M⑴三(7)工Gh(兀-兀)叫)/=1其中：G(x)是一
16、个单位核函数〃为带宽矩阵，是一个正定的对称dxdw(xz)>0是赋给采样点%,.的权重在实际应用的过程中，带宽矩阵H—般被限定为一个对角矩阵H=diag[/212,.甚至更简单的被取为正比于单位矩阵，即H=『I・由于后一形式只需要确定一个系数力，因
