改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法

王 凯，高 勇，吴 敏，张 翔,2

(1.中国民用航空总局第二研究所科研中心，成都 610041；2.电子科技大学电子工程学院，成都 611731)

随着全球经济的快速增长，计算机技术、电子产业等高新技术的快速发展，作为视频监控技术基础之一的目标跟踪技术也逐步发展起来，而且该技术越来越多的涉及到人们日常生活的各个方面[1-2]。目前视频监控中场景日趋复杂化，对场景中目标实现跟踪是仍然存在着一些问题，天气的变化、摄像机的抖动、目标的停留、遮挡等因素都直接影响跟踪结果。研究一种能满足实时性、稳定性、准确性要求的算法，仍有些困难。大多数目标跟踪根据对运动目标特征的主流目标跟踪方法大致被归纳为以下四种方法：基于对比度分析的跟踪[3]、基于匹配的跟踪[4]、基于团块的跟踪[5]及基于核函数的跟踪[6]。

基于对比度分析的跟踪方法是分析运动目标和背景之间的差异而产生的对比度来提取、识别和跟踪运动目标；主要的分类方法有基于边缘跟踪、型心跟踪、质心跟踪等；该算法不适合在复杂的环境中进行跟踪，但在空中背景下进行目标跟踪效果非常好。基于匹配的目标跟踪方法是提取运动目标的特征，然后视频序列每一帧图像中寻找提取的特征，寻找特征的过程就进行特征匹配。基于团块的跟踪方法是利用特定的矩形或者椭圆标示并且跟踪目标，利用该团块的颜色信息、边缘信息以及图像的纹理信息作为后续的搜索目标的基础条件[7]。……