基于局部特征和超圖匹配的跟蹤算法研究.pdf

1、本文主要對(duì)單目標(biāo)的視覺跟蹤算法進(jìn)行了研究。視覺跟蹤算法可以分為特征提取、目標(biāo)模型、搜索策略、模型更新四個(gè)模塊。跟蹤算法中如何建立起能適應(yīng)目標(biāo)外觀變化又不引入背景干擾的模型是跟蹤算法設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。
　　本文在目標(biāo)的建模上采用了三層結(jié)構(gòu)。第一層目標(biāo)被一個(gè)ORB特征點(diǎn)集合表示。在第二層，目標(biāo)被分為若干個(gè)局部區(qū)域（patches），每一個(gè)局部區(qū)域被一個(gè)HSV顏色直方圖表示，每一個(gè)局部區(qū)域的位置由粒子濾波算法確定，并用超圖匹配算法對(duì)位置進(jìn)行優(yōu)

2、化，以適應(yīng)目標(biāo)的形變和遮擋。在第三層，本文維護(hù)一個(gè)樸素貝葉斯分類器，該分類器描述了目標(biāo)的全局顏色特征，并利用時(shí)空上下文信息消除背景的影響。三層模型互相補(bǔ)償，以適應(yīng)跟蹤過程目標(biāo)的外觀變化。每個(gè)成功匹配的局部特征都單獨(dú)決定了目標(biāo)在新一幀中的可能的一個(gè)位置，將所有可能的位置做聚類，即可求出目標(biāo)在新一幀中的位置。
　　通過三層目標(biāo)模型的交互，模型不斷地適應(yīng)目標(biāo)外觀的變化的同時(shí)，能避免背景干擾。
　　為了驗(yàn)證本文提出的跟蹤算法性能，本