基于粒子滤波框架联合仿射和外貌模型的目标跟踪

向志炎,曹铁勇, 潘竟峰

(1.解放军理工大学 通信工程学院,南京210007;2.解放军理工大学 指挥自动化学院, 南京210007)

1 引 言

近几十年来,目标跟踪引起越来越广泛的关注,已成为视觉领域的一个研究热点[1]。在许多诸如视频监控、交互式会议、人机交互、机器定位等视觉应用领域中,目标的跟踪问题都是亟待解决的主要任务之一,具有重要的研究价值和应用前景。

跟踪主要是监测视频序列中目标的位置变化,通常包括目标的旋转及其平移[2]。一般是在矢量空间,通过局部坐标点的确定与匹配,得到目标的旋转和平移等仿射参数,进而对目标实施跟踪。然而,常规的仿射变换并不是一个矢量空间,而是一个处理李群(仿射群)结构的曲线空间[3]。选择一组局域坐标点并且利用矢量空间的方法,是很难得到理想的结果(依赖于坐标点的选择)。基于这些考虑,文献[4]利用目标的几何结构定义了一个基于仿射群的状态方程,得到的跟踪结果更加健壮,鲁棒性更好。

在Isard 和Blake[5]的开创性研究之后,粒子滤波应用于大量的视觉跟踪问题[6-8]之中。这是由于在现实世界里,目标物体和其所在的环境都是随时间的变化而变化的,而使用蒙特卡罗的方法[9]能够处理这种非线性、非高斯以及非静态的滤波问题。研究表明,这种基于粒子滤波的方法是非常成功的。近年来,基于粒子滤波框架的目标跟踪方法层出不穷,根据其利用目标的特性不同,这些方法主要分为两大类:一类是利用目标的特征点[2,10],另一类是利用目标的外貌模型[11]。……