基于視覺顯著性特征的自適應目標跟蹤

張亞紅，楊 欣，2，沈 雷，周延培，周大可

(1.南京航空航天大學自動化學院，南京210016;2.東南大學自動化學院，南京210096)

0 引 言

運動目標跟蹤是在連續變化的視頻序列中估計出目標的位置和狀態信息的過程，而實現其跟蹤的實時性、準確性和魯棒性則是要解決的關鍵性技術問題。視覺注意機制使人類能迅速地優化處理復雜場景中的顯著信息，自主的屏蔽和忽略非顯著區域。國內外研究學者利用計算機建立視覺注意模型模擬人類注意機制［1］，并將視覺注意機制引入到目標檢測［2］、目標識別和運動目標跟蹤［3，4］過程中，使目標處理過程能更加接近于人類認知機制，提高算法的有效性。該研究方向已經成為模式識別領域的研究熱點之一。

傳統的均值漂移算法是基于目標顏色特征直方圖匹配搜索的過程，但顏色特征對噪聲和遮擋不敏感。針對傳統算法的不足，文獻［5，6］中采用背景信息直方圖修正候選區域模板，選取3倍于目標區域的環形區域作為背景模板，并對背景信息進行實時更新，減少背景信息的干擾。文獻［7］根據背景與目標區域對比度大小的不同，賦予不同的顯著度權值，結合mean-shift算法實現復雜背景下運動目標跟蹤。文獻［8］將視覺注意機制引入粒子濾波的框架中，以檢測到的顯著區域為全局建議分布進行粒子采樣，實現突變運動目標跟蹤。筆者在借鑒上述研究成果的基礎上，提出一種基于視覺顯著性特征的自適應目標跟蹤算法。該算法……