基于ＳＩＦＴ特征一致性的目標跟蹤算法

黎云漢，樓京京
義烏工商職業技術學院機電信息分院，浙江義烏

摘　　　要：針對光照條件突然變化情況下混合目標模型ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法無法準確跟蹤目標的缺點，提出了一種基于ＳＩＦＴ特征一致性的目標跟蹤算法。算法用ＳＩＦＴ特征來匹配幀間的感興趣區域，同時使用包含初始幀信息和前一幀信息的混合目標模型ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法計算幀間感興趣區域的直方圖，以直方圖分布距離較小為原則計算ＭｅａｎＳｈｉｆｔ向量，從而得到目標的真實位置。實驗證明，該算法能在光照條件突然變化情況下對目標進行準確跟蹤。

關　鍵　詞：ｍｅａｎｓｈｉｆｔ；ＳＩＦＴ；目標跟蹤

１　引　言
目標跟蹤是計算機視覺的一個重要分支。在視頻監控、物體識別人機界面等應用領域中往往需要在各種復雜的環境下對運動物體進行有效的跟蹤。作為一種基于密度梯度的無參數估計方法，ＭｅａｎＳｈｉｆｔ在文獻［１］中被應用于目標跟蹤，Ｃｏｍａｎｉｃｉｕ在文獻［２］中對其進行了完善。由于計算簡單、實時性好，ＭｅａｎＳｈｉｆｔ在跟蹤領域的應用受到了廣泛的研究［３�玻罚荨＃停澹幔睿樱瑁椋妫羲惴ㄔ趯εc背景有明顯區別的目標進行跟蹤時能取得較好的效果，但當背景和目標的顏色分布較相似或目標出現快速旋轉時，ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法無法對目標實現準確跟蹤。文獻［８］介紹了一種使用混合目標模型的ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法，該算法由于在建立模型時考慮了初始幀和前一幀的信息，克服了ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法的上述缺點，但是，當環境光照瞬間有較大變化時，一般的目標模型及文獻［８］中提出的混合目標模型的表示方法仍然難以有效地區別目標和背景，導致跟蹤性能的下降甚至是跟蹤失敗。為了解決這個問題，本文提出了一種融合ＳＩＦＴ特征的混合目標模型ＭｅａｎＳｈｉｆｔ跟蹤算法。

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