使用自適應背景約束改進的顏色屬性跟蹤算法

胡 穹， 梅 雪， 卞佳麗

(南京工業大學電氣工程與控制科學學院，南京 211800)

0 引言

目標跟蹤是近年來計算機視覺領域一個熱門的研究課題，已廣泛地應用于智能人機交互、智能監控、社會安保、居家安防、交通控制、工業生產、軍事偵測等諸多領域,也得到了越來越多學者和研究人員的關注[1]。盡管近年來涌現出了一大批新穎的算法，但由于在實際測試和應用中存在著復雜背景相似物干擾、局部遮擋、目標姿態變化等諸多因素的干擾，仍然沒有一種單一的方法能夠成功適應所有場景[2]。文獻[3]首次將相關濾波技術應用于目標跟蹤領域，該方法將圖像卷積操作通過快速傅里葉變換轉換成頻域中的點乘操作，極大地減少了計算量，保證了算法的高效性，由于該算法有極高的運算效率和較強的拓展性，因而迅速成為目標跟蹤領域的熱點；文獻[4]在此基礎上引入脊回歸作為分類器，使用循環移位樣本近似替代密集采樣訓練樣本，提出循環結構檢測(CSK)算法，但該算法由于僅使用單通道的灰度特征，因此跟蹤魯棒性還不夠好；文獻[5]則在其基礎上將單通道的灰度特征拓展為多通道的HOG特征，提高了算法的魯棒性，但由于算法并未使用顏色特征，因此當目標出現快速移動或者快速形變時，容易發生跟蹤漂移；而文獻[6]則嘗試使用了多通道的顏色屬性特征拓展CSK算法，并取得了較好的效果，但對于在局部遮擋、目標快速運動和背景相似物干擾等情形下的魯棒性仍然不夠；……