基于hausdorff距离的目标跟踪方法研究

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1、万方数据2010年10月第38卷第5期现代防御技术MODERNDEFENCETECHNOLOGYOet．2010V01．38No．5瞎探涮取腺技术岛基于Hausdorff距离的目标跟踪方法研究。孙冰岩，曹琦，王星(空军工程大学工程学院，陕西西安710038)摘要：序列图像中的运动目标跟踪是计算机视觉的一个重要组成部分，跟踪算法的鲁棒性和计算量是算法的关键。对上述问题进行研究，提出了一种基于Hausdorff距离的目标跟踪方法。该算法结合运动检测和多分辨率技术，极大减少了计算量，并利用有效的模板更

2、新方法，加强了跟踪的鲁棒性。实验表明，该算法能实现快速有效的目标跟踪。关键词：目标跟踪；Hausdorff距离；运动检测；多分辨率doi：10．3969／j．issn．1009-086x．2010．05．026中图分类号：TN959．1；TP391．4文献标志码：A文章编号：1009-086X(2010)-05-0127-04TargetTrackingAlgorithmBasedonHausdorffDistanceSUNBing—yan，CAOQi，WANGXing(AFEU，Enginee

3、ringInstitute，ShaanxiXi’an710038，China)Abstract：Targettrackingisanimportantcomponentofcomputervision，inwhichrobustnessandcomputationburdenarethekeypoints．AtargettrackingalgorithmbasedonHausdorffdistanceisana—lyzedhere．Thecomputationburdenisreducedgre

4、atlybyusingtechniquesofmotiondetectionandmulti—resolution．Andthroughanefficientmodelupdatingmethod，itismorerobust．Experimentresultsshowthatitmaytracktargetsefficientlyandquicklythroughthealgorithm．Keywords：objecttracking；Hausdorffdistance；motiondetec

5、tion；multi—resolutionO引言在序列图像中进行运动目标的跟踪是计算机视觉研究的热点。传统的光流法计算耗时且计算出的光流场不稳定，对噪声敏感；而经典的相关匹配法虽然可靠性较高，但计算量大，不适合于实时处理。Hausdorff距离可以作为2幅图像相似性的一种度量，基于Hausdorff距离及其改进形式的图形匹配是一种计算量小而且鲁棒性强的方法，能较好适应遮挡、形变等情形，已有研究人员将其应用于图像匹配、定位以及运动目标跟踪等方面¨“1。本文结合运动检测和多分辨率技术，提出一种改进的

6、基于Hausdorff距离的目标跟踪方法，在实现有效跟踪的情况下，使算法运算量大为减少。1Hausdorff距离及几种改进形式Hausdorff距离是描述2组点集之间相似程度的一种度量，即集合之间距离的一种定义形式。若给定2组有限点集合A={口。，口：，⋯，口。}和B={b。，b：，⋯，b。}，则Hausdorff距离定义为Ⅳ(A，B)=max(^(A，B)，^(B，A))，式中：h(A，B)=max．(min．0bf一口‘0)。·收稿日期：2010—04—20；修回日期：2010—05—28作

7、者简介：孙冰岩(1978一)，男，吉林吉林人。助工，硕士生，主要研究方向为电子对抗理论研究。通信地址：110141沈阳市93107部队54—4分队E-mail：bingyansun@hotmail．COIll万方数据·128·现代防御技术2010年第38卷第5期式中h(A，B)称为集合A到B的有向Hausdorff距离，即点集A中所有点到点集B的最小距离的最大值。^(B，A)称为反向Hausdofff距离，它和h(A，B)中的较大者构成点集A和点集曰的Hausdorff距离。由定义可以看出，Ha

8、usdorff距离受干扰点或外部点(outlier)影响较大，即使集合A，曰形状相似，但只要有A中一个点偏离曰较远，那么计算出的Hausdorff距离会很大。为此，Huttenloeher等¨o提出了部分Hausdorff距离的概念。部分Hausdorff有向距离定义为hI(A，B)=K。th：。^d日(口f)，式中：d。(口。)=rain“。0o；一bjIl。它的含义是将点集A中所有点到点集曰的距离从小到大排序，然后取第k个值作为部分Hausdorff距离的值。Dubuisson和Jain¨。