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Vol. 46 No. 2
Feb. 2018
第
期
电
子
学
报
2018
2
ACTA ELECTRONICA SINICA
年
月
基于多表观特征子模型更新的鲁棒视觉跟踪
, , , ,
范舜奕 管 桦 侯志强 余旺盛 戴 铂
(
,
空军工程大学信息与导航学院 陕西西安
710077)
:
, 、
在视觉跟踪中 传统模型更新算法在遮挡 光照变化及自身旋转等情况下通常存在鲁棒性较差的问题
.
摘
要
, .
为改善该性能 提出一种对多表观特征相应子模型进行选择性更新的鲁棒视觉跟踪算法 该算法首先建立候选子模型
, ,
库 然后通过三个互补特征融合的粒子滤波跟踪确定当前帧目标位置和信息 最后将当前帧三种特征直方图信息与候
, , . :
选库中各子模型分别计算加权相似度 更新候选库后与阈值比较 判断是否更新当前子模型 实验结果表明 本文算法
, , ,
能够对特征相应子模型进行有效的选择性更新 与对比算法比较 在多种复杂变化的跟踪条件下 总体上能够具有更
.
好的跟踪鲁棒性
:
;
;
;
;
;
关键词
中图分类号
URL: http: / /www. ejournal. org. cn
视觉跟踪 粒子滤波 模型更新 多特征融合 候选子模型库 加权相似度
TP391. 4 0372-2112 ( 2018) 02-0440-07
DOI: 10. 3969 /j. issn. 0372-2112. 2018. 02. 025
:
:
A
:
文章编号
文献标识码
电子学报
Robust Visual Tracking Based on Sub-model Updating of
Multiple Apparent Features
FAN Shun-yi,GUAN Hua,HOU Zhi-qiang,YU Wang-sheng,DAI Bo
( The Information and Navigation Institute of Air Force Engineering University,Xi’an,Shaanxi 710077,China)
Abstract: In computer vision tracking,the traditional model updating has poor robustness in solving the problem of
occlusion,illumination change and self rotation. To improve these problems,this study proposes a new visual object tracking
method. The algorithm firstly builds a candidate update sub-model library. Secondly,it determines the position and informa-
tion of the current target by fusing the three complementary features of the tracking based on Particle Filter. Finally,the algo-
rithm divides the three characteristic histogram of the target and the candidate model library to calculate the similarity of the
reliability weights,then determines whether the candidate sub-model library and current sub-model can be updated. Results
show that the algorithm can effectively select to update the sub-model. Rather than the contrast algorithms,our method can a-
chieve a better tracking accuracy to deal with the situation of occlusion,illumination change and self rotation. The proposed
method updates the target model effectively and keeps the good robustness under various tracking scenarios.
Key words:
visual tracking; particle filter; model update; multi feature fusion; candidate sub-model library;
weighted similarity
? ( 2)
怎样的特征才能更有效的进行模型更新
大多数
算法是直接对模型整体更新 如果更新目标的不同子
? ( 3)
1
引言
,
如何适应目标的表观变化及应对背景干扰的影响
,
模型分量 是否更有效
如何选择恰当的更新时
[1]
.
,
其中 粒子滤波
是鲁棒视觉跟踪所面临的挑战之一
?
( 1) ,
对于 使用多特征融合的跟踪鲁棒性优于单一
机
[2]
[4]
、
算法 由于原理简单 计算复杂度低及易解决多模情
,
.
因此其模型更新也更具可靠性 如文献
[5]
特征
针
,
况等优点已广泛应用于许多实时跟踪系统中 但由于
,
对单特征描述目标模型的缺陷 采用互补特征灰度和
, ,
缺少模型更新 当出现目标旋转 遮挡或光照变化时易
; [6] ,
梯度直方图来描述 文献 基于相似性融合 集成多
[3]
.
导致跟踪失败 其他早期跟踪算法也具有此类问题
.
, ,
特征 计算成对模型匹配的相似度 将融合有效运用到
,
关于模型更新 往往需要考虑三个问题
: ( 1)
选择
.
模型更新中 针对
( 2) ,
建立多子模型分量比整体更新
: 2016-09-26;
: 2017-02-15; :
责任编辑 马兰英
收稿日期
修回日期
:
基金项目 国家自然科学基金
( No. 61473309,No. 61703423) ;
( No. 2015JM6269,No. 2016JM6050)
陕西省自然科学基金
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