基于背景信息的均值漂移目標(biāo)跟蹤算法的研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域中一個具有挑戰(zhàn)性的研究課題，研究者們對該課題做了大量研究并取得了許多成果。其中，均值漂移跟蹤算法因其高效性、簡便性等優(yōu)點被廣泛應(yīng)用。但傳統(tǒng)的均值漂移跟蹤算法在實際運用中也遇到以下問題:背景信息對目標(biāo)定位的影響、背景模型的建立和更新策略、顏色特征容易受光照變化影響。
　　 為了解決均值漂移跟蹤算法中背景對目標(biāo)定位的擾動，本論文提出了一種基于顏色與紋理混合特征和采用背景加權(quán)更新的改進算法。改進算法先將原始視頻

2、序列RGB圖像轉(zhuǎn)為HSV顏色空間表示，然后分別在H、S通道上提取顏色特征，在V通道上用LBP描述符提取紋理特征，在此基礎(chǔ)上為目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域建立三維顏色紋理混合直方圖作為其描述符;在對象的跟蹤過程中，通過巴氏系數(shù)選擇性地加權(quán)更新部分背景信息。另一方面為了有效提高背景模型的更新效率，提出了基于分塊背景更新的加強算法。目標(biāo)周圍的背景區(qū)域劃分成四塊，分別計算這四個子塊的顏色直方圖作為區(qū)域特征描述符，通過巴氏系數(shù)選擇性地更新相似性較低的三個區(qū)