基于模型融合和特征关联的视频目标跟踪算法

来源：计算机技术与发展杂志2018年第06期北京时间：

作者：季露;陈志;岳文静

摘要：为解决视频目标跟踪中背景噪声、目标遮挡等问题,构建一种基于模型融合和特征关联的多目标跟踪算法。 该算法首先改进对称帧间差分法,将连续四帧图像两两差分后进行“或“运算提取出目标轮廓,然后与滑动平均背景差分提取的目标轮廓进行“与“运算,进行形态学腐蚀和膨胀操作后获得运动目标的质心位置,接着融合金字塔光流法和卡尔曼滤波对下一时刻的质心位置进行预测,并利用匈牙利算法计算最优匹配进行特征关联,去除跟踪器中不满足要求的部分,同时为未指派的检测建立跟踪单元,最后修正卡尔曼滤波参数,绘制出运动目标的跟踪轨迹。 实验结果表明,该算法能够准确提取出运动目标轮廓,解决目标间相互遮挡导致的跟踪失效问题,有效地提高了多目标跟踪的准确率和鲁棒性。

关键词：多目标跟踪;对称帧间差分;金字塔光流;卡尔曼滤波