%0 Journal Article
%T 融合背景权重直方图的目标跟踪
%A 田浩
%A 巨永锋
%A 孟凡琨
%A 李涪帆
%J 中国图象图形学报
%D 2015
%R 10.11834/jig.20150108
%X 目的考虑到融合校正背景权重直方图(CBWH)的MeanShift(MS)目标跟踪算法只有CBWH更新而缺少目标模板更新,以及在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足。方法结合卡尔曼滤波器(KF)在目标状态预测和参数更新方面的可靠性,将两层KF框架融入融合CBWH的MS。第1层KF框架为目标位置预测层,通过KF噪声与巴氏系数之间的关系,实现跟踪结果的自适应调整,减少遮挡对跟踪结果的影响;第2层KF框架为目标模板更新层,通过KF对目标模板中的每个非零元素进行滤波,实现目标模板与CBWH的同步更新,减少目标特征变化对跟踪结果的影响。结果在背景干扰、遮挡以及特征变化等条件下进行实验,得到本文算法、融合CBWH的MS和传统MS的平均跟踪误差分别为5.43、19.2和51.43,显示本文算法的跟踪精度最高。同时本文算法也具有良好的实时性。结论本文算法在融合CBWH的MS基础上,加入两层KF框架,解决了原算法缺少目标模板更新和在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足,最后实验验证了本文算法的有效性。
%K 目标跟踪
%K 均值漂移
%K 校正背景权重直方图
%K 两层卡尔曼滤波
%K 巴氏系数
%K 模板更新
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150108&flag=1