分块多特征自适应融合的多目标视觉跟踪.pdf

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1、128传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2015年第34卷第9期DOI：10．13873／J．1000-9787(2015)09-0128--04分块多特征自适应融合的多目标视觉跟踪施滢，高建坡，崔杰，孙丽娟，陈宇(南京理工大学电光院，江苏南京210094)摘要：为提高多目标视觉跟踪算法的实时性和稳定性，提出了分块多特征融合的目标跟踪算法。该算法融合底层颜色、纹理和边缘特征信息，以降低单一目标特征算法容易受复杂环境和目标形变的影响。建立分块目标多特征融合直方图模型，引入目标和背景区分度抑制背景分量，并且结合K

2、alman滤波器进行预测，在发生遮挡时根据置信度最大子块位置获取遮挡目标位置，实现目标稳定可靠的跟踪。实验结果表明：该算法对每帧图像的平均处理时间为36．2ms，达到实时性的目的，且算法鲁棒性较强。关键词：视觉传感；多特征融合；多目标跟踪；分块匹配；Kalman滤波中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1000-9787(2015)09-0128-04Partitioningandmulti-featureadaptivefusionmulti-objectvisualtrackingSHIYing，GAOJian-po，CUIJie，SUNLi-juan

3、，CHENYu(SchoolofElectronicEngineeringandOptoelectronicTechnology，NanjingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，China)Abstract：Inordertoimprovereal—timeandstabilityofmultipleobjectsvisualtrackingalgorithm，atargettrackingalgorithmbasedonfragmentandmulti—featurefusionisproposed．T

4、hisalgorithmfusesfeaturesofbottomlayercolor，textureandedge，inordertoreducesingletargetfeaturealgorithmiseasilyinfluencedbycomplexenvironmentandtargetdeformation．Buildfragment·basedtargethistogramwithmulti·featurefusion，introducedistinctiondegreeoftargetandback-groundtorestrainbackgrou

5、ndcomponentandcombinedwithKalmanfiltertoforecastintheeaseofocclusion，accordingtothemostconfidencefragmentforkeepoutobjectlocation，thealgorithmachievesreliablegoaltracking．Experimentalresuhsshowthataverageprocessingtimeofthealgorithmforeveryframeis36．2ms，andachievegoalofreal-time，andal

6、gorithmhasstrongrobustness．Keywords：visionsensing；muhi—featurefusion；muhipletargettracking；partitioningmatching；Kalmanfilte—ring0引言基于特征的方法，利用质心位置，、颜色。]、SiftⅢ]、角视频图像的多目标视觉跟踪是计算机视觉、人机交互点等特征进行匹配跟踪，实现简单，可以跟踪各种形状领域的一个研究热点，它在安防监控、道路交通管制、客流目标，但利用单一特征容易受复杂环境及目标形变的影响。量统计等领域有着广泛的应用。目前，国内外学者在多目由

7、于多目标间的遮挡、背景的复杂性、光照的变化等因标视觉跟踪领域的主要研究方法分成：特征提取、主动轮素使得多目标特征容易发生变化，如何可靠有效地通过廓、模型以及运动估计等方法，并取得了一定的研究成果。运动目标表示，从而对多目标进行准确跟踪，具有重要的研基于主动轮廓的方法是利用封闭的曲线轮廓表达运动究价值。本文结合特征和运动估计两种方法，对目标进行目标，但初始化轮廓必须非常靠近目标真实边缘；基于模型颜色、纹理和边缘特征描述，并对目标进行分块，建立多特的方法，是对目标建立二维或三维模型，虽能在一定程征自适应融合子块直方图模型，在遮挡情况下，结合Kal—度上处理遮挡问题，但

8、计算工作大