Local Background-aware Target Tracking
Jun Chu Jun Chu, Li-Hui DU, Ling-Feng WANG, Chunhong Pan · Acta Automatica Sinica · 2012
摘要: 经典视觉跟踪方法通常仅以目标区域内信息作为目标描述. 实际中, 目标局部背景信息也影响着跟踪性能. 本文首先在目标描述中引入局部背景信息, 并将目标表示为一带权点集. 然后通过K近邻计算目标观测概率, 并联合目标先验信息得到搜索区域内各点后验概率值. 最后, 利用均值漂移(Mean shift)算法估计目标状态. 本文算法优点如下: 1) 目标描述中联合局部背景信息, 增强了目标模型. 因此, 跟踪过程中提高了目标与背景的区分能力, 并进一步使跟踪算法更加稳定, 跟踪结果更加精准. 2)目标初始化时, 利用Mean shift对目标进行一次重定位. 由此解决了不精确初始化时跟踪算法容易失效的问题. 在不同视频上进行了定性和定量的实验验证. 结果表明本文算法具有较高的跟踪稳定性和准确性, 尤其当目标初始化比较粗糙时. 关键词: 目标跟踪 / 带权点集 / K近邻 / 均值漂移