基于空间颜色模型的目标跟踪方法

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1、2007年9月西安电子科技大学学报（自然科学版）Sep.2007第34卷增刊JOURNALOFXIDIANUNIVERSITYVol.34Sup.基于空间颜色模型的目标跟踪方法王书朋2,1，姬红兵1(1.西安电子科技大学电子工程学院，陕西西安710071；2．西安科技大学通信与信息工程学院，陕西西安710054)摘要：为了克服颜色直方图对目标定位不准确的问题，提出了基于空间颜色模型和粒子滤波的目标跟踪方法。结合目标区域的颜色和空间信息，采用空间颜色直方图对目标建模，通过计算候选目标和参考目标空间颜色直方图的Bhattacharyya距离，建立基于空间颜色模型的观测似然函

2、数。实验表明，与基于颜色直方图的跟踪算法相比，新算法提高了跟踪的准确性和鲁棒性。关键词：目标跟踪；粒子滤波；空间颜色直方图中图分类号：TN941.1文献标识码：A文章编号：1001-2400(2007)S1-0076-04Objecttrackingbasedonthespatialcolormodel2,11WANGShu-peng,JIHong-bing(1.SchoolofElectronicEngineering,XidianUniv.,Xi’an710071,China;2.SchoolofCommunicationandInformationEngineer

3、ing,Xi’anUniversityofScienceandTechnology,Xi’an710054,China)Abstract:Avisualobjecttrackingalgorithmispresentedusingaspatialcolormodelandparticlefiltering.Forlackofspatialinformation,theobserverlikelihoodbasedonthecolorhistogramoftenleadstoinaccuratelocalizationwhenthebackgroundhasasimila

4、rcolortothatoftheobjects.Thespatial-colorhistogramwhichcombinesthecolorandspatialinformationisusedtomodeltheobject.ByrelyingontheBhattacharyyadistanceofthespatialcolorhistogram,anewobserverlikelihoodisbuiltandappliedtoparticlefiltering.Experimentalresultsshowthattheproposedalgorithmcanac

5、hievemoreaccurateandrobusttrackingresults.KeyWords:visualobjecttracking;particlefilter;spatialcolorhistogram稳健的视觉目标跟踪广泛地应用于计算机视觉研究领域，诸如视频编码、智能机器人、人机接口、视频监控。[1]基于颜色的目标模型已经被成功地用于许多跟踪算法中。文献[1,2]将颜色目标模型引入到MonteCarlo跟踪方法中，获得了更加鲁棒的跟踪性能。然而颜色直方图仅仅能够表示目标的全局颜色特征，而忽略了颜色的空间特征。因此，当背景与目标具有相似的颜色分布时，可能会

6、使跟踪结果偏离目标。另一方面，文献[3,4]基于粒子滤波的跟踪方法使用一组具有权值的粒子群表示概率密度。为了更有效地表示概率密度，应该使更多的粒子位于概率分布的峰值附近。文献[4]利用最新的观测数据修正粒子的分布，使粒子向概率峰值处集中。然而，由于颜色直方图不能准确地描述目标，当粒子位置偏离目标时，颜色直方图变化并不明显。因此基于颜色直方图的似然函数并不能准确估计目标出现在特定位置的概率。不准确的似然函数使得许多粒子远离目标的真实位置，降低了粒子的使用效果和跟踪的准确性。笔者提出了一种新的基于空间颜色模型的粒子滤波跟踪算法。为了获得像素的空间分布关系，利用空间和颜色信息

7、同时对目标建模。基于空间颜色特征的似然函数可以准确地表示目标出现在特定位置的概率，似然函数在目标真实位置处具有明显的峰值。将空间颜色模型用于粒子滤波算法，可以获得更加稳健和有效的跟踪结果。——————————————收稿日期：2007-06-18作者简介：王书朋（1975-），男，讲师，西安电子科技大学博士研究生。增刊王书朋等：基于空间颜色模型的目标跟踪方法771基于粒子滤波的跟踪[5]目标跟踪可以描述为根据观测数据估计目标状态的问题。在已知观测数据的情况下，关于目标状态的所有信息都可以用后验概率来表示。令x和y分别表示目标在时刻目标的状