基于全局局部一致性的多特征融合目标跟踪

发布时间：2021-11-11 13:48

　　针对复杂环境下的目标跟踪问题,将基于归一化DPM直方图的粒子滤波与基于局部HSV+LBP融合特性的meanshift跟踪算法相结合,构建了全局局部一致性下的目标跟踪算法。该算法将鲁棒性较强的全局颜色信息与局部纹理信息相结合,构建权重可调的全局局部状态估计模型,从而得到目标当前状态。实验结果表明:该算法能够较好的处理目标跟踪常见的遮挡、干扰、目标快速移动等情况,最终实现对目标的稳定跟踪。 

【文章来源】：兵器装备工程学报. 2020,41(03)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

图1 粒子滤波目标跟踪流程图

全局局部一致性目标跟踪流程框图

为了验证本文算法的跟踪精度，分别提取稳定跟踪阶段的跟踪误差并计算算法的平均定位精度，见表2。图3为跟踪精度变化曲线。文献[17]的算法对于红外目标取得了较好的效果，但是由于原始算法采用了灰度信息作为特征，在很大程度上制约了其跟踪效果的提升，在实验过程中，采用DPM代替原有灰度特征，平均定位精度最小可以锁定到2个像素内，而在本文算法中，将全局局部特征融合，二次定位的精度可达1个像素内，可见定位精度有明显提升。

【参考文献】：
期刊论文
[1]自适应分块的多特征融合多目标跟踪[J]. 别秀德,刘洪彬,常发亮,彭志勇.  西安电子科技大学学报. 2017(02)
[2]多区域采样目标跟踪算法[J]. 夏瑜,吴小俊.  光电工程. 2014(11)
[3]一种改进的自适应重采样粒子滤波算法[J]. 骆荣剑,李颖,钱广华,魏祥.  光电工程. 2014(04)
[4]遮挡目标的分片跟踪处理[J]. 张彦超,许宏丽.  中国图象图形学报. 2014(01)
[5]融合角点特征与颜色特征的Mean-Shift目标跟踪算法[J]. 宋丹,赵保军,唐林波.  系统工程与电子技术. 2012(01)
[6]基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法[J]. 李冠彬,吴贺丰.  计算机辅助设计与图形学学报. 2011(12)
[7]一种伪粒子滤波的多目标跟踪方法[J]. 孙伟,郭宝龙.  西安电子科技大学学报. 2008(02)
[8]基于均值漂移和粒子滤波的红外目标跟踪[J]. 魏坤,赵永强,潘泉,张洪才.  光电子.激光. 2008(02)

博士论文
[1]基于粒子滤波的鲁棒视觉目标跟踪算法研究[D]. 朱明清.中国科学技术大学 2011



本文编号：3488968