一种改进的基于核跟踪的运动物体跟踪算法

2016-09-10杨帆

计算机与数字工程 2016年8期

关键词：卡尔曼滤波方法模型

杨　帆

(中国船舶重工集团公司第七二三研究所　扬州　225001)

一种改进的基于核跟踪的运动物体跟踪算法

杨帆

(中国船舶重工集团公司第七二三研究所扬州225001)

针对核跟踪中均值漂移算法候选目标模型起始检索窗口选择的不足,将卡尔曼滤波预测的窗口和三帧差法提取的窗口通过加权的方式,产生一个新的检测窗口作为均值漂移算法的检索窗口,同时对核函数带宽和目标模型进行更新。实验表明经过优化的算法,对运动物体跟踪的效果有了明显的提升,算法的鲁棒性也得到了增强。

运动物体跟踪; 均值漂移; 帧差法

Class NumberTP301

1　引言

运动物体检测与跟踪作为计算机视觉方面的关键性基础问题,它的主要研究方向是从图像一系列视频帧中提取出运动变化区域的方法。在军事作战、智能交通、人机交互、多媒体娱乐、机器人导航、虚拟现实、医学图像等领域应用十分广泛[1]。运动物体跟踪一般处于运动物体检测和运动物体的后期行为分析的中间步骤,运动物体跟踪本质是运动目标的坐标位置的变化,为后期行为分析提供位置数据。运动物体的跟踪是将视频帧中我们关注的物体进行信息关联,通过关联的方法,把原本分散的不同帧中的相对独立的运动物体,提取它的相关性,记录这个运动物体的轨迹信息。