利用全局约束霍夫模型的目标跟踪算法

贺文骅,刘志镜,屈鉴铭

(西安电子科技大学计算机学院, 710071, 西安)

利用全局约束霍夫模型的目标跟踪算法

贺文骅,刘志镜,屈鉴铭

(西安电子科技大学计算机学院, 710071, 西安)

针对目标跟踪中局部特征模型容易受到形变和误匹配等影响造成漂移的问题,提出了一种利用全局特征对霍夫局部模型进行约束的目标跟踪算法。该算法通过检测和提取目标的局部特征,构建了一个基于局部特征投票的概率模型。该模型以局部特征为基本元素,利用广义霍夫变换对局部特征的稳定性进行加权,通过对局部特征的增减维护实现模型的在线更新;将稳定的局部特征作为前景,计算目标全局颜色特征的概率分布,实现简单的柔性目标分割,用于调整局部特征模型并对跟踪进行优化,从而减少形变等问题产生的跟踪误差;局部特征和全局特征相互约束补充,共同完成在线自适应更新。实验结果表明,该算法有效提高了局部特征模型的准确率和稳定性,对部分遮挡和复杂形变的情况表现良好。

目标跟踪;局部特征;霍夫变换;目标分割

视频序列中的目标跟踪是计算机视觉领域一个长期的研究热点,被广泛地应用于人机交互、安防监控、模式识别等领域,同时也是行为分析和场景理解等进一步研究的关键基础。跟踪过程中会遇到各种各样的问题,例如目标自身发生的尺度变化、旋转、遮挡以及摄像头的运动等。建立可靠的特征模型对目标进行描述,同时采用合理有效的在线学习策略对目标模型进行更新是保证跟踪稳定性和准确性的关键。……