一種有效的基于粒子濾波器的多目標(biāo)跟蹤技術(shù).pdf

1、多目標(biāo)跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域中最活躍的研究課題之一。隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展及圖形識(shí)別算法的革命性改進(jìn)，多目標(biāo)的實(shí)時(shí)追蹤技術(shù)的出現(xiàn)為這個(gè)領(lǐng)域打開了局面，在軍事國(guó)防、交通監(jiān)視、天文預(yù)測(cè)、智能監(jiān)控等領(lǐng)域有著非常重要的實(shí)際價(jià)值。 粒子濾波作為一種基于貝葉斯估計(jì)的非線性濾波算法，在處理非線性運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問題方面有著特殊的優(yōu)勢(shì)。但是當(dāng)對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，目標(biāo)如果相互遮擋時(shí)，會(huì)出現(xiàn)跟蹤目標(biāo)的“失跟”現(xiàn)象。此外，多個(gè)目標(biāo)之間的

2、干擾也會(huì)影響跟蹤的準(zhǔn)確性。 本文就目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過程中的“失跟”現(xiàn)象進(jìn)行了研究，以粒子濾波器為基礎(chǔ)，使用了對(duì)Mpeg2視頻解碼過程中的運(yùn)動(dòng)矢量信息以及高斯混合模型(GMM)對(duì)背景象素建模來定位運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置。運(yùn)動(dòng)矢量的使用以及背景的建模都是為了進(jìn)一步讓粒子濾波器中權(quán)值比較大的粒子成為目標(biāo)跟蹤的主體。這樣，就對(duì)不出現(xiàn)“遮擋”的多個(gè)目標(biāo)有了比較準(zhǔn)確的跟蹤。這種情況下，在顏色分布和量化上相似的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)之間的“遮擋”還會(huì)出現(xiàn)“失跟”現(xiàn)象。這

3、樣，在使用上述技術(shù)的前提下，我們從運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前速度入手，在粒子訓(xùn)練的初期階段結(jié)合我們的先驗(yàn)知識(shí)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)對(duì)將來運(yùn)動(dòng)的方向帶來的影響做了符合當(dāng)前運(yùn)動(dòng)規(guī)律的分析。確定了在不同速度條件下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)下一步的運(yùn)動(dòng)方向。這樣，我們?cè)趯?shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)中的多目標(biāo)跟蹤的前提下，對(duì)運(yùn)動(dòng)員在運(yùn)動(dòng)中產(chǎn)生的“失跟”問題有了一定程度上的解決。這是我們?cè)谛袨槔斫夥矫娴囊粋€(gè)大膽嘗試。 本文主要做了如下工作：一、使用高斯混合模型(GMM)對(duì)圖像的每個(gè)像素進(jìn)行建模

4、，來計(jì)算當(dāng)前圖像中屬于背景像素的概率，從而提取出前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。二、從播放選定視頻的Mpeg2源程序中提取出運(yùn)動(dòng)矢量，使用面積比例法，對(duì)粒子的權(quán)重進(jìn)行進(jìn)一步的確定。三、在波動(dòng)的粒子中，以背景建模和運(yùn)動(dòng)矢量信息為基礎(chǔ)，運(yùn)用運(yùn)動(dòng)分析的方法，檢驗(yàn)粒子權(quán)重的可信度。通過先驗(yàn)知識(shí)閥值以及后期訓(xùn)練的方法，對(duì)目標(biāo)在不同速度下發(fā)生遮擋時(shí)的運(yùn)動(dòng)方向進(jìn)行了準(zhǔn)確判斷。四、使用Bhattacharyya距離計(jì)算參考幀中目標(biāo)的相似度。實(shí)驗(yàn)表明，在背景建模算法和運(yùn)動(dòng)