张红颖，王赛男，胡文博

（中国民航大学电子信息与自动化学院，天津 300300）

基于视觉的目标跟踪一直是计算机视觉领域的一个热门分支[1-2]，其广泛应用于智能人机交互、视频监控及国防安全等领域。自从Comaniciu等[3]使用结合颜色直方图的MS（mean shift）算法进行目标跟踪后，MS跟踪算法凭借其简单、有效的优势受到广泛关注，但当目标与背景颜色相近或出现遮挡时，使用该算法会出现跟踪丢失的情况。

为解决该问题，许多学者提出了各种改进算法[4]。文献[5]在MS算法中引入自适应Kalman滤波作为辅助手段，使其能够预测跟踪发生短时间遮挡的目标，但是该方法对运动模型有一定的要求。文献[6]提出使用遮挡因子作为遮挡的判定条件，但由于增加了计算的复杂度，无法满足跟踪的实时性要求。文献[7]首先利用Bhattacharyya系数下降率来判断跟踪目标是否出现了遮挡，若系数急剧下降，判断出现遮挡，然后利用改进的GM（1，1）预测模型，对后续帧中的目标位置进行预测，若目标脱离遮挡，则继续使用MS算法进行后续跟踪，该方法复杂且对遮挡的判断易受其他因素影响。

针对复杂场景下目标遮挡问题，提出了一种基于分块颜色直方图的MS跟踪算法。首先将目标的整体区域颜色特征划分成几个局部区域的颜色特征。然后利用分块颜色直方图作为目标表征模型，这样得到的目标特征具有较强的局部特征表达能力。最后为了准确跟踪目标，提出了一种基于分块颜色直方图的置信图生成方式，相较于传统MS算法中使用的反向投影图，置信图能够更精确地表示目标的位置信息。……