谷帅

摘 要：针对无遮挡情况下的跟踪问题，利用卡尔曼滤波的预测性与特征匹配相结合的方法对目标台球进行跟踪，以期提高跟踪的实时性和准确性。针对有遮挡情况下的跟踪问题，根据运动台球具有明显的颜色特性，采用卡尔曼滤波与Mean Shift相结合的方法，实验结果表明该方法具有良好的稳健性和实时性。

关键词：卡尔曼滤波；特征匹配；Mean Shift；实时性

近年来，随着中国选手在国际斯诺克比赛中佳绩频频，使得这项运动倍受关注。然而，一场台球比赛持续两三个小时很平常，这就对裁判的注意力和体力的要求很高，稍一分心就有可能报错分数或者不能对台球进行复位。在一些国内外的比赛中，基于视频的智能辅助系统的研究 [1-3]已经应用到比赛中，因此，对台球比赛视频的分析研究是非常必要的。

随着科技水平的不断提高，运用计算机视频帮助并逐渐取代人工监督和分析任务的情景越来越多。由此产生了计算机视觉[4]。计算机视觉主要包括运动目标检测，目标提取，目标识别与跟踪几个方面。其中，最具有挑战的是对运动目标的跟踪，对运动目标进行跟踪的一些常用方法有：基于子空间的跟踪方法，基于背景建模的跟踪方法，基于确定性运动建模的跟踪方法，基于贝叶斯滤波的跟踪方法，基于特征匹配的跟踪方法等。

基于子空间的跟踪方法能够在跟踪目标外在特征变化时很好的对目标进行跟踪，但是，它需要事先进行训练，这就局限了它的应用范围。……