基于多模板回归加权均值漂移的人体目标跟踪

发布时间：2017-11-20 10:13

  本文关键词：基于多模板回归加权均值漂移的人体目标跟踪

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【摘要】：针对移动机器人跟踪人体目标时目标因角度大幅变化引起外观改变造成的跟踪无效,提出了多模板回归加权均值漂移跟踪方法。该方法通过建立目标的多模板模型,应用均值漂移算法实现目标跟踪。首先,根据前一帧均值漂移结果和当前帧头肩粗定位结果确定目标模板集,使其包含目标人体的位姿和角度改变。然后,采用多模板回归加权均值漂移实现目标的精确定位。在多模板均值漂移中引入回归模型实现颜色纹理特征与目标模型相似度之间的映射,从而控制模板数量,保证目标检测的实时性。最后,分别在视频图像和机器人目标跟踪平台上对所提方法进行实验验证。结果显示,图像处理平均时间为86.4s/frame,满足机器人跟踪的实时性要求。该方法解决了目标特征在跟踪过程中发生变化的问题,提高了机器人跟踪时对目标人体特征变化的鲁棒性。
【作者单位】： 北京工业大学信息学部;计算智能与智能系统北京市重点实验室;河北工业职业技术学院信息工程与自动化系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61175087) 北京工业大学智能机器人“大科研”推进计划“智能服务机器人模块化及实用化关键技术研究”资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 2.计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124;3.河北工业职业技术学院信息工程与自动化系,河北石家庄050091)1引言目标跟踪在科学技术研究和工程应用中具有重要价值。作为一种确定性非参数化概率密度估计方法[1-2],均值漂移(Mean Shift)算法已广泛应用于行人跟踪技术中

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本文编号：1206766