刘元龙　李玉惠

(昆明理工大学信息工程与自动化学院　昆明　650500)



基于色彩相关直方图与SIFT特征融合的粒子滤波跟踪算法*

刘元龙李玉惠

(昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500)

摘要论文提出了基于色彩相关直方图与尺度不变性特征(SIFT)相融合的粒子滤波跟踪算法,该方法克服了在跟踪过程中运动目标的遇到形变以及目标被短暂遮挡丢失的问题。特别是提高了当运动目标与背景相近的情况下的跟踪效果。该算法在粒子滤波算法基础上将目标色彩相关直方图作为目标的一种描述特征,用于评价不同预测状态与观测状态之间的色彩相关性。依靠尺度不变性特征保证克服运动目标的仿射变化的特性,将色彩相关性特征与尺度不变性特征进行特征融合,从而提高目标描述的可靠性及跟踪的准确性。实验结果表明,该算法优于传统粒子滤波的跟踪算法。

关键词色彩相关直方图; SIFT; 粒子滤波; 信息融合

Class NumberTP301.6

1引言

在智能安全监控、精确制导系统、人机交互、机器视觉和导航领域,视觉跟踪技术有着非常广泛的应用。在视觉跟踪的众多方法中,有一种称作序贯蒙特卡罗方法(Sequential Monte Carlo methods,SMC)[1～2]也称为粒子滤波。粒子滤波适用于非高斯非线性目标的跟踪,然而传统的粒子滤波跟踪对于形变以及光照变换目标的跟踪效果不理想[3]。本文在传统粒子滤波的框架下,提出了基于色彩直方图与SIFT特征[4～5]融合的粒子滤波跟踪算法,该算法一方面利用了色彩直方图对目标对于光照变化的鲁棒性和在目标与背景色彩相近情况下良好的区分性等优点,另一方面,在融合了尺度不变性特征之后可以克服目标的仿射变化[6],最终提高描述目标的可靠性。……