基于Camshift算法的目標(biāo)識別與跟蹤.pdf

1、作為計算機視覺領(lǐng)域里的核心研究問題之一，目標(biāo)識別與跟蹤的研究具有十分重要的理論價值和實際意義。目標(biāo)識別與跟蹤算法的魯棒性和實時性是衡量算法的標(biāo)準(zhǔn)，滿足這些特性條件的跟蹤所獲得的目標(biāo)數(shù)據(jù)可靠，能夠?qū)崿F(xiàn)良好的環(huán)境監(jiān)控和場景分析。
　　本文研究了Mean-shift算法和Camshift算法這兩種算法的原理及其在跟蹤中的應(yīng)用，并重點對連續(xù)自適應(yīng)均值漂移——Camshift跟蹤算法進(jìn)行研究和分析。鑒于Camshift算法的快速匹配性和對目

2、標(biāo)的各種姿態(tài)變化的自適應(yīng)性的優(yōu)點，選用Camshift算法來作為課題研究的基礎(chǔ)算法。但由于基礎(chǔ)Camshift算法易受到背景信息影響，對模板的自適應(yīng)調(diào)整產(chǎn)生干擾，從而破壞模型的準(zhǔn)確性，容易造成跟蹤過程目標(biāo)定位不準(zhǔn)確，甚至目標(biāo)丟失。
　　因此，為了對目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確建模，并且實現(xiàn)目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤，本文提出了一種改進(jìn)的Camshift跟蹤策略，依據(jù)多區(qū)域關(guān)聯(lián)性，將被跟蹤的目標(biāo)分解為多個子目標(biāo)，采用CamShift算法對分別對子目標(biāo)進(jìn)行定位跟

3、蹤，對目標(biāo)圖像與跟蹤迭代計算后圖像中的子目標(biāo)集分別建立距離關(guān)聯(lián)矩陣，根據(jù)子目標(biāo)的距離關(guān)聯(lián)性，即子目標(biāo)之間位置信息的相對不變性對定位結(jié)果的正確性進(jìn)行判斷。通過求解優(yōu)化函數(shù)的方式對錯誤定位的子目標(biāo)進(jìn)行位置校正，根據(jù)校正后的子目標(biāo)集判斷出被跟蹤目標(biāo)的準(zhǔn)確位置。通過僅對正確定位的子目標(biāo)進(jìn)行方向和大小的更新，來保證算法對目標(biāo)的縮放和旋轉(zhuǎn)變化具有一定的適應(yīng)性，有效減少背景信息對跟蹤過程的影響。
　　仿真實驗結(jié)果表明，該跟蹤方法能夠快速有效地完