基于HOG及在線多實(shí)例學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法

摘 要： 傳統(tǒng)的基于色彩直方圖或空間色彩直方圖的跟蹤算法在跟蹤目標(biāo)出現(xiàn)尺度變化的復(fù)雜條件下，因無(wú)法顯著區(qū)分顏色相近的目標(biāo)和背景，不能得到準(zhǔn)確跟蹤結(jié)果。提出基于HOG及在線多實(shí)例學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法。此算法采用HOG特征值提取方式，結(jié)合在線多實(shí)例學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)目標(biāo)遠(yuǎn)離場(chǎng)景、平移、旋轉(zhuǎn)、遮擋等情況進(jìn)行跟蹤。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠?qū)Ω鞣N復(fù)雜情況下的動(dòng)態(tài)目標(biāo)進(jìn)行有效跟蹤，具有良好的魯棒性和準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞： HOG； 分類器； 在線多實(shí)例學(xué)習(xí)； 目標(biāo)跟蹤

中圖分類號(hào)： TN911.73?34； TP311.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2013）09?0116?05

0 引 言

近年來(lái)，目標(biāo)跟蹤技術(shù)理論研究取得了較大進(jìn)展，但針對(duì)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境還存在許多亟待解決的問(wèn)題，例如在跟蹤過(guò)程中目標(biāo)物體本身的平移、旋轉(zhuǎn)以及各種復(fù)雜的尺度變化運(yùn)動(dòng)，以及噪聲干擾、遮擋、光照變化等因素的影響[1]，容易引起目標(biāo)跟蹤過(guò)程中目標(biāo)丟失、跟蹤漂移及錯(cuò)誤跟蹤等問(wèn)題，嚴(yán)重影響了目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性。

顏色直方圖是一種較為實(shí)用的區(qū)域建模方法，而且具有較高的實(shí)時(shí)性。Nummiaro等使用顏色直方圖與粒子濾波相結(jié)合進(jìn)行目標(biāo)跟蹤[1]，通常能夠獲得準(zhǔn)確的跟蹤結(jié)果，但是在目標(biāo)尺度變化或者光照突變的情況下往往會(huì)出現(xiàn)較大的跟蹤偏差。文獻(xiàn)[2]將邊緣方向直方圖和Kalman濾波結(jié)合解決光照變化條件下的目標(biāo)跟蹤問(wèn)題。然而，Kalman濾波受到線性系統(tǒng)以及噪聲和后驗(yàn)概率滿足高斯型的限制，且由于全局統(tǒng)計(jì)直方圖沒(méi)有考慮空間位置信息，所以很容易與背景混淆，導(dǎo)致跟蹤失敗。……