一种改进的运动目标抗遮挡跟踪算法

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1、2013年4月北京航空航天大学学报April2013第39卷第4期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsV01．39No．4一种改进的运动目标抗遮挡跟踪算法赵龙肖军波(北京航空航天大学飞行器控制一体化技术重点实验室，北京100191)摘要：为解决运动目标在遮挡情况下的跟踪问题，提出一种基于目标运动预测与自适应多子块模板匹配相结合的抗遮挡跟踪算法．该算法建立了多子块模板匹配相关算法中遮挡情况的判定、子块模板匹配及自适应更新等准则，采用卡尔曼滤波模型预测目标在遮挡时的运动轨迹，并利用一种基于目标速度矢量的模板定位规则实现目标

2、在遮挡结束后的接力跟踪．将该算法应用于存在多种遮挡情况下的实际视频中进行测试，实验结果表明：该算法不仅能够实现在部分遮挡情况下的目标跟踪，而且能在严重遮挡、甚至完全遮挡情况下对刚体和非刚体目标进行稳定有效地跟踪，保持目标运动轨迹的可靠性和完整性．关键词：计算机视觉；目标跟踪；模板匹配；卡尔曼滤波中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1001-5965(2013)04-0517-04ImprovedalgorithmoftrackingmovingobjectsunderocclusionsZhaoLongXiaoJunbo(ScienceandTechnologyonAircr

3、aftControlLaboratory，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100191，China)Abstract：Tobettersettletheproblemoftrackingobjectsunderocclusions，animprovedanti-occlusiontrackingalgorithmwasproposed，basedonthecombinationofmotionpredictionandadaptivemulti—blocktern-platematching．Thealgorithm

4、constitutedtheprincipleofdetectingocclusionsandthemethodofupdatingandmatchingmulti—blocktemplates．Kalmanfilterwasappliedtopredicttheobject’Strajectoryunderocclusions．Atemplatelocationrulebasedontheobject’Svelocitywasadoptedtore—trackobjectafterocclusion．Trackingexperimentsundervariousconditionsofo

5、cclusionindicatesthatthisalgorithmsucceedstotrackrigidandnon—rigidobjectswhenheavily，evencompletelyoccluded，bystaticbackground．Moreover，thereliabilityandin-tegrityofobjects’movingtrajectoriesareguaranteed．Keywords：computervision；targettracking；templatematching；Kalmanfilter遮挡情况下的运动目标跟踪是运动目标检测与跟踪领域中

6、的难题．为解决运动遮挡问题，国内外学者已进行了大量的研究，提出了许多有效的方法．文献[1—2]通过提取对目标形状、大小和尺度不变的SIFT(Scale．invariantFeatureTransfoITn)特征，在遮挡过程中利用未被遮挡的特征点构造多维矩阵反解出目标的位置和大小，该算法提取的特征点具有很强的鲁棒性，但计算量大，且在目标被严重遮挡时无法提取有效特征点；文献[3—4]提出了利用像素灰度预测值和测量值的差异来判断该像素是否发生遮挡，进而确定模板如何更新，但该方法不适用于目标运动轨迹变化较大的情况．文献[5—7]提出了基于概率外观模型Condensation的跟踪方法，该方法通过在

7、未遮挡情况下建立目标颜色模型并实时更新，来保持目标颜色的空间分布信息，但无法解决目标与遮挡物颜色相近情况下的跟踪．文献[8—9]利用匹配误差判定子模板是否被遮挡，用整体的目标灰度相关匹配来实现对目标的有效跟踪，但该方法同样不适用于目标遮挡较为严重的情况；文献[10一收稿日期：2012-03-02；网络出版时间：2012-06—1510：01网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V