基于镜像MeanShift的遮挡目标跟踪算法

来源：计算机应用杂志2015年第11期北京时间：

作者：曹义亲, 肖金胜, 黄晓生

单位：华东交通大学 软件学院, 南昌 330013

摘要：针对当目标跟踪过程中目标被全遮挡时易导致目标跟踪不精确、甚至丢失目标的问题,提出一种基于镜像Mean Shift的遮挡目标跟踪算法.当前后帧Bhattacharyya系数匹配度大于等于80%时,表示目标没有被遮挡,采用颜色特征和轮廓特征定位目标,利用分块沙包窗核函数实现尺寸自适应;当前后帧Bhattacharyya系数匹配度小于80%时,表示目标进入遮挡区域,则利用先验训练分类器和镜像原理对遮挡区域目标的位置和尺寸大小进行预测;当前后帧Bhattacharyya系数匹配度再次大于等于80%时,表示目标离开遮挡区域,则转换为Mean Shift跟踪.实验结果表明:所提算法与子区域分类器的在线Boosting算法和多视角多目标协同追踪算法相比,在目标全遮挡的情况下能更好地跟踪目标,提高了跟踪精度和鲁棒性,且满足实时性要求.

关键词：镜像,Mean Shift,全遮挡,巴氏系数,目标跟踪

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61365008);江西省科技支撑计划项目(20123BBE50093);江西省自然科学基金资助项目(20142BAB207025).